Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
28
Январь

«Регуляция интернета — вызов для системы государственного управления, который требует современных решений»: Роман Нестер для РБК.Тренды

Роман Нестер, бизнес-куратор магистерской программы «Коммуникации, основанные на данных», дал интервью изданию РБК.Тренды, в котором поделился своим видением регуляции алгоритмов медиа.

«Регуляция интернета — вызов для системы государственного управления, который требует современных решений»: Роман Нестер для РБК.Тренды

Почему раскрыть алгоритмы не так просто?

Сервисы, которые определяют судьбу контента, тщательно скрывают свои алгоритмы. На первый взгляд может показаться, что они защищают собственную разработку, но на самом деле — сохраняют баланс сил в Сети ради пользователя. Если Google все-таки удовлетворит ультиматум Британского суда и раскроет секреты своих алгоритмов SEO-консультанту, интернет охватит хаос: многочисленная армия его коллег начнет целенаправленно обманывать поисковую систему, коммерциализировать свои инсайты и в итоге заполнят поисковую выдачу нерелевантным контентом. По сравнению с этим времена радикального экстремизма и фейковых новостей в лентах социальных Сетей покажутся раем.

Многие компании скрывают набор правил, который стоит за алгоритмами, еще и потому, что сами до конца не способны его описать. Чтобы добраться до сути принципов, по которым приоритизируется контент, могут потребоваться большие, нерентабельные расходы на работу специального департамента: он будет извлекать признаки, которые используют нейросети на основе глубокого машинного обучения, и описывать их понятным сторонним пользователям языком. В этом заключается проблематика интерпретируемости алгоритмов.

Читать материал полностью