Вопрос власти никогда не был чужд культуре. В каждую эпоху существовали свои механизмы символического распространения: средневековая церковь, определявшая, какие изображения можно выставлять, издательская индустрия XX века, определявшая, какие тексты заслуживают публикации, и телевидение, десятилетиями задававшее ритмы массового культурного потребления. Сегодня эту роль играют алгоритмы. С беспрецедентной эффективностью и практически без какой-либо прозрачности компьютерные рекомендательные системы организуют то, что миллионы людей читают, слушают, смотрят и, в конечном итоге, думают.
В данной статье предлагается критическое прочтение алгоритма как культурного инструмента: не нейтрального средства, служащего пользователям, а архитектуры власти, которая формирует субъектов, организует поведение и распределяет видимое и невидимое в современной символической сфере. Для этого в работе используются концептуальные рамки из области культурологии, социологии СМИ и критической теории технологий, включая работы Мишеля Фуко, Шошаны Зубофф, Мануэля Кастельса, Тайны Бухер, Кейт Кроуфорд, Хосе ван Дейка, Эли Паризера, Нестора Гарсиа Канклини, Сафии Умохи Нобле и Хауме Коломера, среди прочих.
Аналитический подход структурирован в пять этапов. Во-первых, рассматривается концепция диспозитива Фуко как теоретическая отправная точка для понимания алгоритмов за пределами их технического измерения. Далее анализируется макроэкономический контекст капитализма слежки, в котором действуют эти алгоритмы, а также их связь с формированием вкуса и культурных предпочтений. В-третьих, рассматриваются эффекты алгоритмической персонализации на формирование аудитории и фрагментацию коллективного культурного опыта. Затем исследуется измерение структурной предвзятости и символического неравенства, воспроизводимых этими системами. Наконец, статья завершается размышлениями о возможностях суверенитета и критической субъектности перед лицом алгоритмического посредничества.
В основе этого текста лежит гипотеза о том, что алгоритмы не отражают заранее существующие предпочтения: они их создают. И что это создание не является политически безобидным. Понимание этого — первый шаг к тому, чтобы бросить ему вызов.
От технического обучения к социальному аппарату
Существует сцена, которая повторяется миллионы раз в день и стала совершенно обыденной: кто-то открывает стриминговую платформу , социальную сеть или поисковую систему, и прежде чем он успевает сформулировать желание или вопрос, система уже решает, что он увидит в первую очередь. Это предвосхищение — молчаливое, невидимое и эффективное — является центральной политической операцией алгоритмов в современной жизни. Это не нейтральное техническое решение. Это форма власти.
Изучение алгоритмов с точки зрения социальных наук и культурологии предполагает изменение подхода к вопросу. Недостаточно просто исследовать, как работает система рекомендаций; необходимо задаться вопросом, для кого она работает, какие ценности она воплощает, какие иерархии воспроизводит и какие образы жизни она делает возможными или невидимыми.
Концепция диспозитива, разработанная Мишелем Фуко (1977) в контексте анализа власти, предлагает продуктивный подход к осмыслению алгоритмов. Диспозитив — это не просто инструмент: это гетерогенный набор дискурсов, институтов, практик и техник, которые порождают субъектов, организуют поведение и распределяют видимое и невидимое.
В этом смысле Тайна Бухер (2018) утверждает, что алгоритмы работают в рамках условной логики, которая не является пассивной, а активно перформативной: они не только реагируют на предпочтения пользователя, но и способствуют их формированию. Причинно-следственная структура, лежащая в основе любой системы рекомендаций — «если вы сделаете это, то то» — создает среду возможностей, которая формирует поведение еще до того, как пользователь осознает это.
Мануэль Кастельс (2009) уже указывал на то, что власть в информационную эпоху осуществляется, в основном, посредством контроля над коммуникационными узлами. Контроль над тем, что распространяется, а что нет в сетях — какой художник получает известность, какая новость выходит на первый план, а какой голос остается на периферии — это способ осуществления власти над символическим порядком, выходящий за рамки старого вопроса о собственности на СМИ.
Кейт Кроуфорд (2021), в свою очередь, напоминает нам, что за каждым алгоритмом стоит конкретная материальная инфраструктура: центры обработки данных, полезные ископаемые, добываемые на бедных территориях, и человеческие тела, находящиеся в нестабильных условиях в глобальных цепочках маркировки информации. Алгоритм существует не в абстрактном пространстве кода; это также экономическая, политическая и экологическая операция. Понимание его как инструмента подразумевает одновременное осознание его символической логики и его неприводимой материальности.
Рынок предпочтений
Макроэкономический контекст, в котором работают алгоритмы, не является второстепенным фоном: он определяет их природу. Шошана Зубофф (2019) ввела концепцию капитализма слежки, чтобы описать режим, в котором человеческий опыт становится сырьем для коммерческих практик, которые, по большей части, остаются скрытыми от самих пользователей.
Это описание не является метафорой. Оно точно отражает бизнес-модель крупных цифровых платформ. Поведенческие данные извлекаются, обрабатываются и преобразуются в поведенческие прогнозы, которые продаются рекламодателям. Вкусы, любопытство, повседневная неопределенность: все это преобразуется в сигналы, которые затем поступают в рекомендательные системы.
Ник Колдри и Улисес Мехиас (2019) назвали эту динамику «информационным колониализмом », проведя неудобную, но необходимую аналогию с историческими формами колониализма. Подобно тому, как колониальные державы извлекали ресурсы из порабощенных территорий, платформы извлекают самые сокровенные активы людей — их привычки, чувства и модели внимания — и превращают их в капитал. Эта метафора особенно актуальна в латиноамериканском контексте, где технологическая зависимость воспроизводит слишком знакомые структуры асимметрии: данные генерируются на периферии, а ценность концентрируется в центрах.
Хосе Ван Дейк (2013) показал, что платформы — это не нейтральные пространства для общения, а скорее архитектуры, которые отдают предпочтение количественно измеримым действиям — лайкам, репостам и времени просмотра — и препятствуют более медленным, вдумчивым или сложным формам потребления. То, что считается культурой на платформе, не всегда определяется её глубиной или актуальностью. Часто это то, что вызывает наибольшую реакцию за кратчайшее возможное время. Алгоритм не только рекомендует культуру: он часто её определяет, устанавливая параметры того, что заслуживает распространения, а что остаётся невидимым.
Эпистемологические пузыри и фрагментация культуры
Одним из наиболее документированных эффектов алгоритмического посредничества является образование информационных пузырей . Эли Паризер (2011) описал, как алгоритмы персонализации, как правило, показывают каждому пользователю информацию, подтверждающую его предвзятые мнения, уменьшая доступ к различным точкам зрения и создавая частично параллельные информационные экосистемы. Эта динамика затрагивает не только политическую информацию: она столь же глубоко проникает в культурный опыт, ограничивая горизонт того, что каждый человек может узнать, оценить или обсудить.
Нестор Гарсия Канклини (2020) отметил, что алгоритмы переосмысливают потребление культуры таким образом, что это противоречит как гражданской, так и рыночной логике в том виде, в каком мы их знали. Если исторически доступ к культуре обеспечивался институциями — школами, музеями, издательствами или концертными залами, — то сегодня он все чаще обеспечивается платформами, смысл существования которых заключается в максимизации времени, проведенного за экраном, а не в развитии критического мышления. Эта трансформация приводит к атомизации аудитории, оторванной от коллективного контекста, который придает смысл эстетическому и политическому опыту.
С точки зрения управления культурой, Хауме Коломер (2013) подчеркивает необходимость рассматривать развитие аудитории как практику, выходящую далеко за рамки простого привлечения зрителей. Важный вопрос заключается не в том, сколько пользователей потребляют контент, а в том, какие отношения они с ним устанавливают и какие навыки критического мышления развивают в результате этого взаимодействия.
Алгоритмическое посредничество бросает вызов этой точке зрения в самой ее основе: если система заранее выбирает, что увидит каждый человек, пространство для столкновения с неизвестным — для отчуждения, которое делает возможным подлинно эстетический опыт — значительно сужается. Неожиданность, одна из исторических движущих сил культурного опыта, становится управляемой редкостью.
В своей последней работе *«Аудитории и алгоритмы: стратегии культурной эмансипации » (2025) Коломер предлагает переосмыслить взаимоотношения между платформами и аудиториями с точки зрения, которая восстанавливает эмансипаторное измерение взаимодействия с культурой. Согласно его анализу, расширение прав и возможностей во взаимоотношениях между людьми и алгоритмическими системами предполагает понимание, осмысление и активное формирование технологий, организующих нашу культурную жизнь, что требует информированного участия, которое нельзя свести к индивидуальным потребительским привычкам.
Алгоритмическая предвзятость и символическое неравенство
Дискуссия об алгоритмах неотделима от вопроса о том, какие тела и голоса систематически подчиняются этими системами. Сафия Умоджа Нобл (2018) в своем анализе поисковых систем продемонстрировала, что алгоритмы не нейтральны: они учитывают исторические предубеждения своих создателей и наборов данных, на которых они обучались. Ее исследование показало, как поисковые запросы, связанные с чернокожими женщинами, систематически выдавали унизительные результаты не из-за сознательного намерения дискриминировать, а потому что система воспроизводила и усиливала предрассудки, уже присутствующие в доминирующей культуре.
Предвзятость — это не техническая аномалия, которую можно исправить с помощью патча; это структурное следствие проектирования систем на основе исторических данных, отражающих историческое неравенство.
Это наблюдение имеет прямые последствия для культурной политики. Если алгоритмы, распределяющие видимость, предвзяты по отношению к определенным эстетическим предпочтениям, языкам и рынкам — в ущерб продукции из культур Глобального Юга, языкам меньшинств или некоммерциализированным формам выражения, — то обещание культурной демократизации, заложенное цифровыми платформами, по меньшей мере, радикально неоднозначно. Разнообразие, появляющееся на экране, может быть результатом сознательного дизайнерского решения, но оно также может быть продуктом структурной предвзятости, замаскированной под персонализацию.
Проблема усугубляется в таких странах, как Латинская Америка, где местные креативные индустрии конкурируют за внимание в экосистемах, ориентированных на англоязычные рынки, с критериями релевантности, которые отдают приоритет объему взаимодействий, а не культурной глубине контента. Последствия не только экономические, но и эпистемологические. То, что не видно в алгоритмах, как правило, не существует в коллективном воображении новых поколений.
Эмансипация как коллективная задача
В данной ситуации стоит задаться вопросом, существует ли какая-либо иная форма взаимодействия с алгоритмами, помимо пассивного подчинения. Ответ не может быть наивным — структурная мощь крупных платформ огромна, — но и детерминистическим его тоже не назовешь. Технологический детерминизм, представляющий алгоритмическое доминирование как неизбежную судьбу, сам по себе является политической позицией, исключающей возможность трансформации.
Алгоритмическая эмансипация требует, прежде всего, государственного регулирования и прозрачности в проектировании систем. Она также требует цифровой грамотности, выходящей далеко за рамки простого использования приложений: образования, которое учит людей понимать, как работают эти системы, какие ценности они закодированы и как их можно оспорить. Но она также требует чего-то более сложного для законодательного регулирования: коллективной воли, а не делегирования коду решений о том, какая культура заслуживает распространения, какие голоса заслуживают быть услышанными и какая аудитория заслуживает существования.
В конечном счете, это политическое решение, которое не может принять ни один алгоритм. И возвращение этого пространства для принятия решений, пожалуй, является самой радикальной формой эмансипации, доступной в наше время.
Алгоритм, который мы все еще можем преобразовать
Алгоритмы — это не неизбежная участь культуры. На данный момент это её наиболее насущная и наиболее спорная проблема. Критическое осмысление алгоритмов, их понимание в политическом и историческом измерениях, а также оспаривание заложенных в них ценностей — задача, которая касается не только инженеров или регуляторов, но и всех, кто стремится к построению того общества, которое они создают.
Культура больше не может быть пережитком того, что алгоритм не смог отфильтровать. Она заслуживает того, чтобы быть результатом коллективных, обдуманных и осознанных решений. Именно такой политический горизонт стремится открыть эта статья: не ностальгия по аналоговому миру, а требование поставить технологическое посредничество на службу разнообразию, справедливости и подлинно человеческому опыту символического.
Возвращение этого пространства — это не техническая задача. Это задача культурная, политическая и этическая. И начинается она, как всегда, с постановки правильных вопросов.
Ссылки
- Бухер, Т. (2018). Если…тогда: алгоритмическая власть и политика. Издательство Оксфордского университета.
- Кастельс, М. (2009). Сила коммуникации. Издательство Оксфордского университета.
- Коломер, Дж. (2013). Развитие аудитории и управление культурой. Interarts.
- Коломер, Дж. (2025). Аудитории и алгоритмы. Стратегии культурной эмансипации. RGC Ediciones.
- Колдри, Н., и Мехиас, У. (2019). Цена связи: как данные колонизируют человеческую жизнь и присваивают ее для капитализма. Издательство Стэнфордского университета.
- Кроуфорд, К. (2021). Атлас ИИ: власть, политика и планетарные издержки искусственного интеллекта. Издательство Йельского университета.
- Фуко, М. (1977). Игра Мишеля Фуко [интервью]. Орникар?, 10, 62–93. Собрано в Dits et écrits, 1976–1979 (стр. 298–329). Галлимар, 1994.
- Гарсиа Канклини, Н. (2020). Граждане заменены алгоритмами. КАЛАС.
- Марин-Марин, А.Е. (2024). Человек-алгоритм — корреляция, которая глубоко меняет общество. Анесма. https://www.anesma.com/humano-algoritmo-una-correlacion-que-transforma-profundamente-a-la-sociedad/
- Нобл, С.У. (2018). Алгоритмы угнетения: как поисковые системы усиливают расизм. Издательство Нью-Йоркского университета.
- Паризер, Э. (2011). Фильтр-пузырь: что интернет скрывает от вас. Издательство Penguin Press.
- Ван Дейк, Дж. (2013). Культура взаимосвязи: критическая история социальных сетей. Издательство Оксфордского университета.
- Зубофф, С. (2019). Эпоха капитализма слежки: Борьба за будущее человечества на новом рубеже власти. PublicAffairs.
