アテンション戦争:インターネットはいかにして私たちの共有された現実を引き裂いたか

20世紀半ば、アメリカの家庭が選べるテレビネットワークは3つだった。ウォルター・クロンカイトがCBSイブニング・ニュースを「That's the way it is(世の中とはこういうものだ)」と締めくくるとき、政治的立場を超えた数千万人のアメリカ人が、たった今同じ放送を見て、同じ事実を聞き、同じ映像を吸収していた。その事実が何を意味するのかをめぐっては激しく論争したが、彼らが論じ合っていたのは共通の現実についてだった。夕方のニュースは共有された儀式であり、広大な国民が囲んだ焚き火のようなものだった。

その焚き火は消えてしまった。今日、平均的な人々が眺めているのは、ソフトウェアが組み立てたフィードであり、同じものを見る人は二人といない。その視線を引きつけるものは何かに合わせて、目に見えない計算によって調整されているのだ。初期のインターネットが約束したのは、すべての人をつなげば、より豊かでより民主的な会話が生まれるということだった。ところが社会学者たちは、それとは別の何か、むしろ断片化に近いものをますます指摘するようになっている。公共の広場が何百万もの私的な部屋に砕け散り、それぞれが世界のわずかに異なるバージョンを反響させているのだ。なぜそうなったのかを理解するには、お金の流れと、数学と、システムが利用することを学んだきわめて人間的な本能をたどっていく必要がある。

あなたの「眼球」の経済学

インターネットが社会に与える影響を理解するには、まず単純な問いから始めよう。無料のプラットフォームはどうやってお金を稼いでいるのか。GoogleやMetaのような企業にとって、その答えは広告であり、広告は何よりもひとつのものに報酬を与える。それがアテンション(注意)だ。あなたが長く留まるほど、より多くの広告を目にし、企業はより多く稼ぐ。これこそが、学者たちがアテンション・エコノミーと呼ぶものの核心である。この言葉を広めたのはハーバート・サイモンのような書き手で、彼は数十年前に、情報の豊かさは注意の貧困を生むと指摘した。情報がほぼ無限で無料になると、希少な資源はもはやコンテンツではなくなる。希少なのは、人間の1日にある有限な時間なのだ。

これは製品そのものの捉え方を根底から変えてしまう。トリスタン・ハリスのような批判者が論じてきたように、広告で運営されるプラットフォームでは、あなたは顧客ではない。あなたの注意こそが売られている製品であり、広告主が買い手なのだ。この単純な経済的事実が、その下流にあるすべてを形づくる。サイト滞在時間を最適化する企業は、その設計上、あなたの幸福や、あなたの理解や、公共的議論の健全さを最適化しているわけではない。最適化しているのはエンゲージメントであり、そしてエンゲージメントは、真実や価値とはまったく別物であることがわかってくる。

あなたを引き留めることを学んだアルゴリズム

初期のウェブサイトは、誰に対しても同じものを表示していた。社会を変えた転換が、アルゴリズムによるキュレーションである。フィードは時系列ではなく、予測されたエンゲージメントによって順位づけされるようになった。ソフトウェアは、あなたが何にじっと見入り、クリックし、共有し、反応するかを観察し、そしてあなたをスクロールし続けさせるものをさらに多く差し出す。それは1日に何十億回も回るフィードバックループであり、しかも学習が速い。

問題は、そのループが私たちについて何を発見するかにある。感情を強く揺さぶるコンテンツ、とりわけ怒りや道徳的憤り、恐怖を引き起こすコンテンツは、穏やかで微妙なニュアンスを含む素材よりも、より遠くまで広がり、より長く注意を引きつける傾向がある。MITの研究者によるTwitterに関する広く引用された研究は、偽のニュース記事が真実の記事よりも著しく速く広がり、より多くの人々に届いていたことを明らかにした。その大きな理由は、偽情報のほうが目新しく、より強い感情的反応を引き起こしたからだ。アルゴリズムは、何か意識的な意味であなたを怒らせたいと「望んでいる」わけではない。ただ統計的に、怒りがあなたを見続けさせると気づき、だからあなたを怒らせるものをさらに多く差し出す。その結果生まれたのは、いわば、人類のもっとも反応的なボタンを産業規模で押すことを学んだ機械なのだ。

フィルターバブルとエコーチェンバー

2011年、活動家のイーライ・パリサーは、パーソナライゼーションの憂慮すべき副作用を表すためにフィルターバブルという言葉を生み出した。もしアルゴリズムが、あなたがすでに同意しクリックするものだけを表示するなら、それは少しずつあなたを、自分を試すような情報から壁で隔ててしまう。パリサーが挙げた印象的な例は、同じ日に同じ言葉を検索した二人が、まったく異なる結果を受け取りうるというものだった。それぞれが、過去の行動に合わせて目に見えない形で仕立てられていたのだ。

社会学者たちは、これをより古い概念であるエコーチェンバーと区別する。エコーチェンバーとは、人々が意図的に自分と同じ考えの声で自身を取り囲む現象だ。この二つは互いを強め合う。私たちは同意できる人々をフォローすると選び、アルゴリズムはその選択を増幅し、漏斗をさらに狭めていく。ここは正確であるべき点だ。というのも、研究は本当に分かれているからである。一部の研究は、大半の人々はオンラインで依然としてかなり多様なメディアに接していて、もっとも極端なバブルに影響されるのは全員ではなく一部の固い少数派だと示唆している。学者たちは、平均的な利用者にとってこの影響がどれほど深刻なのかをめぐって議論を続けている。だが部分的な選別であっても重要だ。なぜなら、公共生活でもっともエンゲージメントが高く声の大きい参加者が密閉された情報世界に引きこもるとき、彼らこそが、より広い会話のトーンを形づくる人々であることが多いからだ。

意見の不一致が距離になるとき

分極化は新しいものではない。社会は常に階級、宗教、地域、イデオロギーの線に沿って分かれてきた。学者たちが今の時代について驚くべきだと感じているのは、その特有の風味である。すなわち感情的分極化、つまり相手側の人々の政策に同意しないというだけでなく、彼らを嫌い不信を抱く傾向が高まっていることだ。近年数十年にわたるアメリカの政治的態度の調査は、党派的な人々が相手側をますます脅威として、不道徳なものとして、さらには敵としてさえ見るようになっていることを示している。これは単なる意見の変化ではなく、感情の変化なのだ。

断片化した情報環境は、これを二つの仕方で助長する。第一に、それぞれの側が異なる事実を読んでいると、かつては共有された記録を参照すれば決着がついたかもしれない意見の不一致が、底なしになる。立つべき中立的な地盤がなくなってしまう。地盤そのものが割れてしまったからだ。第二に、アルゴリズムのフィードは、相手側のもっとも悪く、もっとも扇情的な例を見せる傾向がある。それらがもっとも強い反応を生む投稿だからだ。あなたが、礼儀正しくあなたに反対する分別ある隣人に出会うことはめったにない。出会うのは、相手側のもっとも極端な声をキュレーションした行進であり、あなたは当然ながら相手側は極端だと結論づける。ここでも研究者は慎重だ。インターネットは、ローカルニュースの衰退や、政党政治の変化、長く続いてきた社会的分断とならぶ、いくつかの要因のひとつにすぎない。それは触媒であって、唯一の原因ではないのだ。

共有された公共圏の緩やかな死

ドイツの哲学者ユルゲン・ハーバーマスは、公共圏を、市民が共通の関心事について議論し世論を形成するために集う空間として描いた。歴史的にはコーヒーハウス、新聞、町の広場がそれにあたる。機能する民主主義は、それに似た何かに依存している。すなわち、異なる意見を持つ人々が、それでもなお、おおよそ共有された一連の事実を用いて、同じ議題について論じ合う場所である。

放送の時代は、その欠点やその狭いゲートキーピングを含めても、これの強力なバージョンを生み出していた。一握りの新聞とネットワークが、社会全体に共通の議題を設定していたのだ。インターネットはそのゲートキーピングを打ち砕いたが、それは多くの点で本物の民主的な利得だった。はるかに多くの声が今や聞かれうるからだ。しかしそれは共有財(コモンズ)もまた打ち砕いた。私のフィードとあなたのフィードが、異なる物語、異なる悪者、昨日の出来事の異なるバージョンを含むとき、私たちは集団的な意思決定を可能にする共有された議題を失う。危険なのは、人々が意見を異にすることではない。危険なのは、彼らが何について意見を異にしているのかについてさえ、ますます合意できなくなっていることだ。調査は、多くの民主主義国で、主流の制度や報道機関への信頼が一貫して低下していることを示している。そして原因は複雑に絡み合っているものの、共通の事実的な基準線が失われたことは、この物語の一部として広く見なされている。

機械の内側で生きる

これらはどれも、インターネットが単なる大惨事だということを意味しない。そう主張するのは扇情的だろう。断片化させるのと同じツールがつなぎもする。それらは孤立した人々がコミュニティを見つけることを可能にし、歴史的に沈黙させられてきた人々に声を与え、危機や正義を求める運動のさなかに不可欠な情報を広める。私たちの時代の課題は、テクノロジーを拒絶することではなく、そのインセンティブを十分に明快に理解して、その最悪の傾向に抵抗できるようになることだ。

その理解は、つまるところ、社会学的なスキルである。それは、フィードがあなたの怒りを煽っているときにそれに気づき、誰が得をするのかを問うことを意味する。それは、自分のバブルの外にある情報源を意図的に探し求めることを意味する。アルゴリズムが差し出す戯画ではなく、あなたが反対する思慮深い声も含めて。それは、共有された誠実な公共的会話の不在は、私たちが作り出した問題であり、努力とよりよく設計された制度によって、部分的には作り直すことができるのだと認識することを意味する。一部のプラットフォームや研究者は、橋渡しするコンテンツ、つまり単一の陣営の内側ではなく政治的分断を超えて支持を得る投稿に報酬を与えるランキングシステムを試みている。そうした構想が、広告で運営されるモデルの引力に抗ってスケールできるかどうかは、いまだ開かれた、そして差し迫った問いのままである。

重要なポイント

インターネットが私たちの共有された現実を引き裂いたのは、悪意によってではなくインセンティブによってだった。無料のプラットフォームは注意を捕らえることで稼ぎ、そして感情を強く揺さぶる分断的なコンテンツが注意をもっともよく捕らえることを発見した。アルゴリズムによるキュレーションはパーソナライズされたフィードを作り出し、それはフィルターバブルやエコーチェンバーへと硬化しうる。一方で感情的分極化は、政治的な意見の不一致を相互不信へと変えてしまった。そのすべての根底にあるのは、共通の公共圏、つまり民主的な生活が静かに依存している共有された議題と共有された事実の侵食である。研究は実在するが、ところによっては本当に分かれており、誠実であろうとするなら、インターネットはこれらの傾向の唯一の原因ではなく触媒なのだと認めなければならない。希望のある部分は、インセンティブは再設計でき、習慣は学び直せるということだ。そして最初の一歩は、その仕組みを明快に見ることにほかならない。すなわち、あなたの注意は価値あるものであり、誰かがそれをめぐって競い合っており、共有された現実を取り戻すことは、あなたがそれをどう費やすかを選ぶところから始まるのだと知ることである。