Новая Газета (RSS Feed)

Кто выиграет «гонку вооружений» в соцсетях. Исследователь Екатерина Журавская* — о настоящем пропагандистском оружии — алгоритмах. И о том, какие тайны ей удалось открыть
/static/records/aa72e3ffd0334d7aae0b1dbf502d84cc.jpeg
Иллюстрация: Петр Саруханов / «Новя газета».
(18+) НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И (ИЛИ) НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ ЖУРАВСКОЙ ЕКАТЕРИНОЙ ВСЕВОЛОДОВНОЙ ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА ЖУРАВСКОЙ ЕКАТЕРИНЫ ВСЕВОЛОДОВНЫ.
Алгоритмы, как радиация, — незаметно меняют состав нашего «информационного» организма. Это только один из выводов исследования соцсети X, которое провела вместе с коллегами профессор Парижской экономической школы Екатерина Журавская*.В интервью нашему дружественному журналу Urbi et Orbi она рассказала о том, как алгоритмическая лента сдвигает политические взгляды вправо — и почему этот сдвиг практически необратим; о структурном вытеснении профессиональной журналистики агрессивным треш-контентом; о «гонке вооружений» между ИИ-дезинформацией и ИИ-фактчекингом; и о том, можно ли вообще регулировать платформы, которые стали сопоставимы по влиянию с государствами. «Новая» публикует сокращённый вариант интервью.
Сначала — два слова о механике https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41708846/ (см. сноску 1) и опубликованного в феврале https://www.nature.com/articles/s41586-026-10098-2. В соцсети X существуют два режима ленты. Хронологическая (Following) — показывает только посты аккаунтов, на которые вы подписаны, в порядке их публикации. Алгоритмическая (For You) — формируется алгоритмом платформы: он перемешивает порядок постов и добавляет публикации от аккаунтов, на которые вы не подписаны, «исходя» из ваших «интересов» и активности.
В 2023 году команда исследователей набрала примерно 5 тысяч американских пользователей X, разбила их на группы и предписала им семь недель оставаться на назначенной ленте (алгоритмической или хронологической). До и после — опросы. Параллельно — автоматический сбор данных о содержимом лент и подписках.
Исследование Журавской — это не единственный, но самый качественный «рентген», который показал, как именно это работает.
Выяснилось:
Алгоритм сдвигает взгляды: переведенные на алгоритмическую ленту с хронологической начинали менять позицию по иммиграции, инфляции, войнам — в более «консервативную» сторону. Алгоритм менял состав того, что они видели, — и этого оказалось достаточно.
«Эффект храповика»: сдвиг взглядов остается устойчивым даже после отключения алгоритма. Когда людей переводили обратно на хронологическую ленту, взгляды «не возвращались назад». Даже за семь недель алгоритм успевал изменить экосистему подписок: люди подписывались на правых активистов, которых им подбрасывал алгоритм.
Традиционные СМИ вытесняются. Алгоритм системно понижал позиции профессиональных изданий и повышал посты разного рода активистов, блогеров и проч.
/static/records/c9284fb9a3c540d0b714d42ca81f2e11.jpeg
Екатерина Журавская. Фото: соцсети.
— Один из главных выводов вашего с коллегами исследования — асимметрия: включение алгоритма сдвигает взгляды вправо, а отключение почти не возвращает их назад. Есть ли «антидот» от «эффекта храповика»? Что может сделать сам пользователь, чтобы перезагрузить свою информационную среду?
— Наш эксперимент показал, что простого переключения на хронологическую ленту недостаточно, потому что пользователи продолжают следить за аккаунтами, на которые они подписались под влиянием алгоритма. Логический вывод из наших данных: чтобы действительно «перезагрузить» свою информационную среду, пользователю нужно не только переключить ленту, но и пересмотреть свои подписки, отписаться от аккаунтов, которые были подсказаны алгоритмом.
Но это, конечно, требует осознанного усилия и понимания того, как алгоритм повлиял на ваш список подписок. Большинство пользователей даже не задумываются об этом. Именно поэтому регулирование и прозрачность алгоритмов важнее, чем советы индивидуальным пользователям. Ответственность не должна лежать исключительно на пользователях — это проблема дизайна платформы.
— Ваш эксперимент показал, что сторонники демократов практически не меняли своих взглядов, несмотря на рост экспозиции к консервативному контенту. Говорит ли это о том, что рекомендательные алгоритмы эффективнее в укреплении уже существующих взглядов, чем в переубеждении?
— Именно. Алгоритм X продвигал больше консервативного, чем либерального контента для всех — и для демократов, и для республиканцев. Но сдвиг во взглядах мы наблюдали преимущественно у республиканцев и «независимых» пользователей, то есть у тех, кто более восприимчив к консервативным посланиям.
Важно отметить также, что партийная идентичность и аффективная поляризация не менялись значимо за семь недель. Менялись взгляды на конкретные политические вопросы — приоритеты политики, оценка расследований против Трампа, отношение к *** в Украине — но это важные и осязаемые показатели.
— Алгоритм заметно снижал долю традиционных СМИ в «раздаче». Считаете ли вы, что эта замена источников — от качественной журналистики фактов к «эмоционально заряженным» активистам — является ключевым механизмом сдвига?
— Наши данные показывают, что алгоритм одновременно делает две вещи: продвигает посты политических активистов (особенно правых) и понижает посты традиционных СМИ (и правых, и левых). Это создает механизм, который вы описываете: замена профессиональной журналистики контентом активистов, который, как правило, более эмоционально заряжен и менее ограничен редакционными стандартами.
Этот наш эксперимент не позволяет полностью разделить разные «рычаги» влияния — какой именно тип изменения контента вызывает сдвиг.
Однако мы провели еще один эксперимент, в котором оценивали меры, направленные на сокращение распространения ложных новостей в соцсетях при одновременном сохранении вовлеченности и распространения достоверной информации, — в контексте президентских выборов в США 2024 года. „
Мы показываем, что поведение людей в интернете существенно различается в зависимости от того, имеют ли они доступ к бесспорно достоверному контенту.
Если в их ленте присутствуют такие надежные новости, люди склонны обращаться именно к ним — особенно когда испытывают неопределенность относительно более провокационного и сенсационного контента. Напротив, когда бесспорно достоверные новости не распространяются в соцсетях, единственный эффективный способ снизить распространение ложной информации — это снизить вовлеченность пользователей.
Именно поэтому платформы сворачивают программы фактчекинга и настраивают алгоритмы таким образом, чтобы скрывать публикации традиционных СМИ — хотя именно такие материалы с наибольшей вероятностью являются бесспорно достоверными.
/static/records/ff3331c6776f45a78f870a8a472ba7d8.jpeg
Илон Маск. Фото: AP / TASS.
— Можно ли констатировать, что профессиональная журналистика проигрывает эту гонку структурно — и исчезает из поля зрения граждан без какой-либо законодательной цензуры? И что можно сделать, чтобы переломить эту тенденцию?
— Наши данные подтверждают это прочтение для X: алгоритм снижает видимость постов традиционных СМИ на 58% по сравнению с хронологической лентой. Это действительно форма структурного вытеснения журналистики — не путем цензуры, а путем алгоритмического понижения.
Что можно делать? Во-первых, регулирующие органы могут требовать (речь о странах с демократией. — Ю. С.) от платформ прозрачности в отношении того, как алгоритмы ранжируют разные типы контента. Во-вторых, можно обсуждать требования о минимальной видимости контента профессиональных СМИ — примерно как существуют требования к телеканалам. В-третьих, независимые аудиты алгоритмов должны оценивать не только содержание, которое продвигается, но и то, чей контент систематически подавляется. Наконец, государственная поддержка качественной журналистики и медиаграмотности становится еще более важной.
— Является ли это продвижение «треш-контента» с большим количеством фейков сознательным решением владельцев, или неизбежным побочным эффектом погони за удержанием внимания — который невозможно устранить, не сломав бизнес-модель платформы?
— Важно отметить, что еще в 2022 году было опубликовано https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2025334119, которое показало, что когда Twitter впервые ввел алгоритм в 2016 году, он уже тогда продвигал правый контент. Наш эксперимент проводился летом 2023-го, после приобретения Маском, но примерно за год до его публичной поддержки Трампа. Это позволяет предполагать, что как минимум часть наблюдаемого эффекта связана с самой логикой алгоритма, нацеленного на максимизацию вовлеченности: провокационный, эмоциональный контент, производимый консервативными активистами, оказывается более втягивающим в дискуссию, получает больше лайков, репостов и комментариев, а именно это алгоритм вознаграждает.
Однако это не означает, что выбор владельцев и менеджеров платформы не имеет значения. Платформы принимают решения о том, что именно оптимизирует алгоритм, каковы правила модерации, какие аккаунты блокировать или восстанавливать. По всей видимости, истина посередине: базовая логика максимизации вовлеченности создает структурную предрасположенность к продвижению эмоционального и провокационного контента, который чаще всего оказывается правым, а решения менеджмента платформы могут усиливать или корректировать этот эффект.
— Алгоритмы X делают платформу структурно уязвимой к кремлевской дезинформации? Ведь российские операции влияния традиционно рассчитаны именно на эмоциональный резонанс, а не на фактическую аргументацию…
— Наши данные напрямую не позволяют отделить эффект органического консервативного контента от целенаправленных кампаний дезинформации. Но логика вашего вопроса верна: если алгоритм продвигает контент, вызывающий максимальную эмоциональную реакцию, это создает структурную уязвимость к дезинформации, которая специально конструируется для эмоционального резонанса. Российские операции влияния исторически строились именно на этом принципе — создании эмоционально заряженного контента, который усиливает существующие разломы.
Можно ли с этим что-то поделать? Безусловно. Но решения лежат на уровне дизайна платформ и регулирования. Алгоритмические аудиты, фактчекинг, обнаружение координированных кампаний, требования прозрачности, — всё это инструменты, которые могут снизить уязвимость. Проблема в том, что сами платформы далеко не всегда заинтересованы в их применении, поскольку, как мы уже говорили, эмоциональный контент, включая дезинформацию, повышает вовлеченность.
Наша другая статья в Econometrica, о которой я упоминала, показывает, что даже очень дешевый и нейтральный по содержанию поведенческий «нудж» (см. сноску 2) — сообщение, которое время от времени напоминает пользователям о том, что в социальных сетях много ложных новостей, — может существенно сократить распространение fake news, так как пользователи перестают «шерить» такой контент.
/static/records/964564b287494a37b292bfe23dc01a49.jpeg
Фото: AP / TASS.
— Как по-вашему: действия Маска — свертывание модерации, упразднение программ фактчекинга, восстановление заблокированных аккаунтов, связанных с российскими операциями влияния, — являются намеренным или непреднамеренным усилением возможностей Кремля в информационном пространстве?
— Я исследователь и не могу судить о намерениях Маска. Но могу сказать, что совокупность этих действий объективно создает среду, более благоприятную для операций по влиянию, в том числе кремлевских. Наше исследование показывает, что алгоритм X и без этих дополнительных мер уже продвигал прокремлевские нарративы. Ослабление модерации может только усиливать эту тенденцию.
7 мая, объявляя о «новой фазе» борьбы с иностранной пропагандой и дезинформацией, глава МИД Франции Жан-Ноэль Барро заявил:
«Вспомните кампанию AbolishTheEU («Упразднить ЕС». — Ю. С.), запущенную Илоном Маском в соцсети X (в декабре 2025 г.). Настоящая партия пинг-понга между сетями MAGA и лидерами Кремля. И девять миллиардов взаимодействий всего за несколько дней.
Да, сближение реакционного интернационала и приватизация платформ создают беспрецедентную «эхо-камеру» для контента, цель которого уже не информировать, а формировать доминирующий нарратив.
И 2025 год стал годом резкого ускорения в производстве этих нарративов. На фоне множества выборов все начали развертывать наступательные нарративные стратегии. Эта эволюция не является ни случайной, ни импровизированной: она стала результатом масштабных инвестиций со стороны России, Китая, США, Израиля и Ирана…»
— Что сегодня известно о роли генеративного искусственного интеллекта — языковых моделей, дипфейков, синтетических аккаунтов — в политическом влиянии через соцсети?
— Это быстро развивающаяся область. Генеративный ИИ радикально снижает стоимость создания убедительного контента — текста, изображений, видео. Это означает, что „
операции по влиянию, которые раньше требовали целых «фабрик троллей» с живыми людьми, теперь могут проводиться малыми группами с помощью ИИ.
Синтетические аккаунты, созданные с помощью ИИ, труднее обнаружить, потому что они могут производить более разнообразный и «человечный» контент.
Алгоритм X может быть особенно уязвим, потому что он оптимизирует вовлеченность: контент, идеально подстроенный ИИ под параметры виральности, будет продвигаться эффективнее. Пока строгих эмпирических исследований масштабов этого явления недостаточно — это одна из приоритетных областей для исследования.
— Может ли ИИ также стать и «антидотом» — помогать пользователям распознавать манипуляции, маркировать синтетический контент, выявлять координированные кампании?
— Безусловно, ИИ может быть инструментом как для создания, так и для обнаружения дезинформации. Методы на основе ИИ уже используются для выявления скоординированных кампаний, обнаружения ботов и маркировки синтетического контента. Проблема, однако, в том, что это — «гонка вооружений»: те же технологии, которые позволяют обнаруживать синтетический контент, помогают его создателям делать его более убедительным.
/static/records/ef50b4a2aea24fda83f5343408beceb3.jpeg
Павел Дуров. Фото: Дмитрий Орлов / ТАСС.
— Павел Дуров называет DSA (Digital Services Act, Закон ЕС о цифровых услугах) «инструментом цензуры» и обвиняет президента Франции Макрона в том, что тот подталкивает Евросоюз к построению «цифрового ГУЛАГа». Маск и Трамп говорят об ограничении свободы слова. Чем требование прозрачности алгоритмов отличается от цензуры?
— Отличие принципиальное. Цензура — это когда государство запрещает определенный контент или высказывания. Условие о прозрачности алгоритмов — это требование объяснить, по каким правилам платформа выбирает, какой контент показывать каждому пользователю.
Аналогия: требование к пищевым компаниям указывать состав продуктов на упаковке — это не цензура, а потребительская прозрачность. Риторика о «цензуре» в данном контексте — это, как правило, инструмент сопротивления регулированию со стороны тех, кто извлекает выгоду из непрозрачности.
— Следите ли вы за расследованием французской юстиции против X? Что думаете о его правомочности и беспристрастности?
— Я слежу за этим процессом, хотя, конечно, как исследователь, а не как юрист. Могу сказать, что расследование в рамках DSA — это вполне законная процедура, предусмотренная европейским законодательством. Вопрос беспристрастности важен, но его следует оценивать по конкретным действиям и доказательствам, а не на основании политической риторики о «преследовании».
Полную версию читайте в https://urbietorbi.online/articles/2026/06/04/kto-vyigraet-gonku-vooruzhenii-v-sotssetiakh журнала Urbi et Orbi.
* Внесена властями РФ в реестр «иноагентов»
/static/records/aa72e3ffd0334d7aae0b1dbf502d84cc.jpeg
https://novayagazeta.ru/articles/2026/07/13/kto-vyigraet-gonku-vooruzhenii-v-sotssetiakh