باحثون يطوّرون خوارزمية تمنع تقييد نتائج البحث على الإنترنت

2 دقائق
باحثون يطورون خوارزمية تمنع تقييد نتائج البحث على الإنترنت
حقوق الصورة: shutterstock.com/Jeramey Lende
استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية
Play Audio Pause Audio

محركات البحث هي أدوات مفيدة تساعدنا في العثور على المعلومات على الإنترنت بسهولة، لكنها ليست مثالية وتقوم أحياناً بتقييد أو تصفية النتائج التي نراها بناءً على عوامل مختلفة، مثل موقعنا أو تفضيلاتنا الشخصية أو اهتماماتنا. هذا يمكن أن يحد من وصولنا إلى المعلومات المتنوعة ويؤثّر في قدرتنا على تكوين آراء مستنيرة.

لمعالجة هذه المشكلة، ابتكر فريق من علماء الحاسوب في جامعة نيويورك الأميركية خوارزمية لاختراق قيود وتصفيات نتائج البحث. تستطيع هذه الخوارزمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي أطلق عليها اسم بيرو رانك (Pyrorank)، اكتشاف نتائج البحث على الإنترنت ومنع تقييدها، ما يمنح المستخدمين القدرة على الوصول لمعلومات أكثر تنوعاً وشمولاً.

اقرأ أيضاً: ما مستقبل البحث على الإنترنت بعد تطوير بوتات الدردشة؟

الحد من تأثير فقاعات التصفية

تعمل الخوارزمية على تجنب تأثير فقاعة التصفية (Filter Bubble)، وهي ظاهرة تحدث عندما يتم عرض معلومات تتوافق مع تفضيلاتنا واهتماماتنا ومعتقداتنا فقط، وذلك بعد تحليل بياناتنا وفهم سلوكنا على الإنترنت. هذا يمكن أن يخلق حالة من العزلة الفكرية، حيث نتعرض لوجهات نظر أقل تنوعاً. بمعنى آخر، نصبح فيما يشبه فقاعة فكرية.

تستخدم معظم محركات البحث ومواقع التواصل الاجتماعي ومواقع الإنترنت خوارزميات لتخصيص نتائج البحث التي تعرضها على المستخدمين، أي أنها تضع كل مستخدم في فقاعات تصفية.

يقول أنس باري، الأستاذ المساعد في معهد كورانت بجامعة نيويورك، وهو أحد مطوري خوارزمية بيرو رانك: "الطريقة التقليدية التي تعمل بها أنظمة التوصية هي تقديم توصيات بناءً على التشابه، هذا يعني أنك ترى نتائج مماثلة لما يراه المستخدمون ممن يشبهونك. على سبيل المثال، إن كنت مستخدماً لمنتج من شركة آبل، فسوف أرى بشكلٍ متزايد المزيد والمزيد من منتجات آبل في توصياتي".

اقرأ أيضاً: أيهما أفضل تشات جي بي تي أمْ جوجل عند البحث عن المعلومات؟

التأثير السلبي لفقاعات التصفية

يمكن أن تكون لفقاعات التصفية آثارٌ سلبية على المستخدمين والمجتمع بشكلٍ عام، لأنها تقلل التعرض للمعلومات المتنوعة وتخلق حالة من العزلة الفكرية. إليك بعض العواقب المحتملة لفقاعات التصفية:

  • قد يصبح المستخدمون أكثر ثقة في وجهات نظرهم، لأنهم يرون فقط المعلومات التي تؤكد معتقداتهم وآراءهم الحالية، ما يجعلهم أكثر تطرفاً.
  • قد يصبح المستخدمون أقل تسامحاً وانفتاحاً، لأنهم نادراً ما يواجهون معلومات تتحدى وجهات نظرهم أو تتعارض معها.
  • قد يصبح المستخدمون أقل اطلاعاً ووعياً، لأنهم يفوّتون وجهات نظر مهمة أو بديلة حول مواضيع وقضايا مختلفة.

اقرأ أيضاً: كيف سيغيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي تجربة البحث على جوجل؟

إيجابيات فقاعات التصفية

لفقاعات التصفية تأثيرات إيجابية بالنسبة لشركات التكنولوجيا، فهي تزيد أرباح محركات البحث ومواقع التواصل الاجتماعي ومواقع الويب لأنها تزيد مشاركة المستخدم وتساعد على الاحتفاظ به، وذلك عن طريق تقديم محتوى أكثر ملاءمة وتخصيصاً له.

تسمح فقاعات التصفية أيضاً بتقديم إعلانات أكثر استهدافاً وفاعلية، يمكن لهذه الإعلانات الوصول إلى المستخدمين الذين من المرجح أن يكونوا مهتمين بها. يؤدي ذلك إلى تقليل تكلفة الإعلانات، فضلاً عن زيادة أرباح المعلنين.

اقرأ أيضاً: لماذا عليك ألّا تثق بمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي؟

الموازنة بين إيجابيات فقاعات التصفية وسلبياتها

بناءً على ما سبق، هناك حاجة إلى إيجاد حل يوازن بين أهمية تخصيص نتائج البحث والعواقب المترتبة على ذلك. يقول باري: "يجب أن تكون أنظمة التوصية الناجحة قادرة على التعرف على التحيزات والتخفيف من حدتها للمستخدم، ما يؤدي إلى توصيات أكثر فاعلية وصحة على المنصات، ويعد إنشاء خوارزميات لتحديد أولويات التوصيات وتنويع البحث خطوة مهمة في مكافحة الآثار والقيود السلبية لأنظمة التوصية الحالية".

اقرأ أيضاً: كيف تستخدم جوجل خوارزميات الذكاء الاصطناعي في إظهار نتائج البحث لك؟

اختبار خوارزمية بيرو رانك

تم اختبار خوارزمية بيرو رانك على مجموعة من مواقع الويب، مثل موقع موفي لينز (Movielens) للأفلام، وموقعي غود بووكس (Good Books) وغود ريدز (Goodreads) للكتب. الهدف من الاختبار هو معرفة ما إذا كانت الخوارزمية قادرة على التغلب على فقاعات التصفية وتقديم توصيات أفلام وكتب أكثر تنوعاً للمستخدمين.

النتائج كانت جيدة للغاية، فالخوارزمية لم تلتزم بالتوصيات الأساسية لتلك المواقع التي تستند إلى تفضيلات واهتمامات المستخدمين، بل أعطت نتائج متنوعة وجديدة، ما يشير إلى أنها تلبي الغرض المطلوب منها، لكن من المؤكد أنها لن تكون مرغوبة من قِبل شركات التكنولوجيا، لأنها ستؤثّر في أرباحها.