Формула грез. Как соцсети создают наши мечты

Более того, тикток создал собственные стандарты виральности: каждый раз, когда новый видеопереход (и сопровождающий его аудиомем) становится популярным, самые реактивные тиктокеры отслеживают этот процесс и немедленно создают «обучающие» версии переходов. Цель тиктокера – научить других скопировать выстреливший прием и таким образом набрать лайки и получить высокую видимость.

Массовая одержимость трендами, помимо особенности самой платформы, также выглядит реакцией на тотальную непредсказуемость функционирования технологий, финансовой системы и здравоохранения за последние два года. Система циклического ажиотажа также стара, как и сами медиа. Но с тех пор, как социальные сети позволили каждому человеку выступить в роли медиа, конкуренция за право опередить и назвать то, что станет трендом, многократно усилилась. В конце концов виральность превращает людей и явления в предметы «быстрой моды»: продукты, сгенерированные алгоритмами, сиюминутно попадающие в наше поле зрения, чтобы затем оказаться на свалке в прямом и переносном смысле.

Если инстаграм был смесью визуального портфолио и мудборда, то тикток – это торнадо, сметающий на своем пути все, что не вписывается в определение «вирус» и «мем». Меньше всего его пользователь озабочен продуцированием представлений об идеальном или соперничеством с другими пользователями за право выглядеть лучшей версией себя. Видео, как и аудиомемы, могут быть странными, дикими или попросту отвратительными. Главным остается их вирусный потенциал. При этом, подобно другим платформам социальных сетей или стримингов вроде Netflix и Spotify, TikTok работает по принципу петли обратной связи: он показывает пользователю то, что тот уже видел, поддерживая таким образом однородность потребления.

Мы уже живем в мире, в котором массовая культура практически полностью определяется алгоритмами. В скором будущем нас ждет мир, где даже контент будут создавать в буквальном смысле алгоритмы. Полагаться на алгоритмы, определяющие культуру, означает оценивать вещи на основе популярности, вовлеченности, масштаба и скорости, отбрасывая все, что не выглядит «вирусным» или не имеет потенциала стать мемом.

Когда в 2004 году главный редактор Wired Крис Андерсон писал, что длинный хвост интернета принесет культурное разнообразие, он явно не подозревал о будущем конфликте человека и алгоритмов. Призрачная возможность для разнообразия (теоретически любая вещь может стать вирусной) разбивается о тот факт, что ставшие мемом культурные артефакты довольно часто выглядят продуктами, оптимизированными для цифровых платформ экономики внимания. То, что всплывает на поверхность лент социальных сетей, по-прежнему остается небольшим фрагментом безграничного множества того, что существует. Еще до появления TikTok алгоритмические рекомендации влияли на музыку, стриминговые сервисы, дизайн интерьера или тренды пластической хирургии. Политика Facebook, нацеленная на то, чтобы пользователь как можно больше времени проводил на сайте, а его лента формировалась алгоритмами приложения, а не его собственными предпочтениями, перекинулась сначала на Instagram, а затем – в специфическом виде – на TikTok.

Главная особенность алгоритма TikTok в том, что его пользователи должны понравиться не другим пользователям (как это было в случае Facebook или Instagram, формирующих ленту выдачи на основе предыдущих кликов), а машине. А что нравится машине – не знает никто.

Самая популярная метафора в отношении алгоритмов – «черный ящик» – выражает не столько страх неизвестности, сколько нежелание пользователя вникать в работу непонятного механизма. Несмотря на многочисленные попытки журналистов[168] вскрыть принципы работы алгоритмов Facebook, Instagram или TikTok, подавляющее большинство создателей контента предпочитают «алгоритмическое воображаемое» и «алгоритмические сплетни» любым разоблачениям[169] того, как «на самом деле» устроены платформы. К тому же любая серьезная попытка докопаться до принципов работы алгоритма может быть расценена как посягательство на собственность компании. Если бы алгоритм Facebook было так легко вскрыть, компания Цукерберга не стоила бы триллионы долларов. Алгоритм – такая же собственность Facebook, как недвижимость, компьютеры, копировальные машины или серверы.

Так, в 2021 году проект немецких исследователей AlgorithmWatch прекратил работу по изучению алгоритмов Instagram: представители Facebook попросили их о встрече, где заявили, что действия AlgorithmWatch нарушают условия использования соцсети, касающиеся сбора данных. Также представители Facebook сообщили, что проект собирал данные без согласия пользователей. Хотя исследователи разъяснили, что они получали данные только от тех пользователей, которые давали им доступ к своей ленте, проект было решено закрыть, чтобы не столкнуться с иском от сетевого гиганта[170].