Широкие возможности использования сети Интернет открыли новые перспективы для развития управленческой и экономической деятельности, получения в иных целях самой разнообразной информации, в том числе той, которая ранее не была доступна или не существовала в определенном фактическом или виртуальном представлении. Особое влияние на динамику происходящих процессов оказало масштабное территориальное проникновение сети Интернет, благодаря чему пользователи смогли создать универсальную среду для коммуникации, в которой реализуется многообразие вариантов общения и проведения досуга, обучения и профессионального самовыражения.
Одним из трендов, связанных с развитием сети Интернет, стало возникновение корпораций, осуществляющих деятельность в области информационных технологий и информационно-коммуникационных сетей. Их деятельность привела к постепенному появлению экосистем информационных продуктов и услуг, включающих новые механизмы, которые нацелены на повышение удобства и увеличение объема информационного потребления – рекомендательные системы (специальные алгоритмы и программное обеспечение). Стоит отметить, что изучению алгоритмов и алгоритмизации права в юридической науке уделяется особое внимание [4, c. 90].
Рекомендательные системы можно определить как специализированное программное обеспечение, созданное и применяемое для прогнозирования процесса ознакомления пользователей с информацией, отражающей конкретные предпочтения и интересы в процессе информационного потребления. Подобное программное обеспечение зачастую основано на определении и выполнении конечной совокупности действий, которые направлены на решение конкретной задачи – получение пользователем индивидуальной информации (выражается в алгоритмическом характере действий). В настоящее время при разработке рекомендательных алгоритмов все активнее применяются свойства интеллектуальных систем, предполагающих творческий подход при определении доступной для пользователя цифровой информации.
Примечательно, что подобное программное обеспечение, которое предназначено для персонального сбора и представления информации, предлагает различную информацию для каждого отдельного пользователя. В определенном смысле индивидуальный подбор информации сервисом рассматривается пользователями в качестве его преимущества, что, безусловно, на практике демонстрирует его уникальную функциональность и явное конкурентное преимущество. Примерами эффективного использования рекомендаций и их интеграции в сервисы можно назвать: ленту результатов в поисковой «выдаче», подборку постов в социальных сетях, плейлист из композиций в стриминговых сервисах, библиотеку фильмов в онлайн-кинотеатре, рекламные объявления на сайтах.
Как показывают результаты социологических исследований, у пользователя возникает потребность в наиболее оперативном получении той информации, которая более явно отражает его индивидуальные предпочтения и интересы [5]. Соответственно, рекомендательные системы реализуют свою основную цель создания и применения только в том случае, если они достоверно и точно отражают ожидания пользователей. Однако рекомендательные системы не только улучшают пользовательский опыт и формируют комфортные условия для информационного потребления, но и создают определенные риски для информационной безопасности личности, общества и государства.
Пользователи, ориентированные в вопросах информационного потребления на рекомендательные системы, не защищены от распространения вредной или недостоверной информации [2, c. 704]. Кроме того, не исключено преднамеренное формирование информационных предпочтений пользователя, которое может заключаться как в искажении его индивидуального информационного восприятия, так и в воздействии на формирование общественного мнения. Распространяемая таким образом и оказывающая влияние на сознание пользователя информация не имеет четкого терминологического закрепления в нормах и не получила должного концептуального исследования в юридической науке. Потребность в дальнейшем изучении факторов ее распространения, в том числе посредством сети Интернет, представляется актуальной темой для развития научной дискуссии.
Следует констатировать, что в условиях цифровизации нормативное регулирование деятельности сервисов, обеспечивающих доступ к информации, предоставляющих гражданам различные услуги и осуществляющих посредническую деятельность в сети Интернет, приобретает особый публичный интерес. Возможность закрепления правил использования рекомендательных систем и алгоритмов для информационных систем привлекает все больше внимания не только экспертного сообщества, но и законодателей. Обсуждение указанной проблематики ведется в Государственной Думе Российской Федерации, однако какие-либо законопроекты до настоящего времени не были опубликованы и представлены для общественного обсуждения [1]. Аналогичная дискуссия на законодательном и экспертном уровнях ведется в Европейском союзе с 2020 года, однако рынок цифровых услуг и связанных с ними рекомендательных систем не претерпел изменений [6].
В связи с актуальностью рассматриваемой тематики представляется возможным обратить внимание на ряд аспектов, имеющих значение для постановки проблемы нормативного оформления правил использования рекомендательных систем. Наиболее популярные в России и иностранных государствах информационные системы (сайты в сети Интернет с наибольшим количеством посещений) распространяют информацию таким образом, чтобы она имела непосредственную связь с интересами и предпочтениями пользователей. Рекомендательные системы применяются в поисковых системах, социальных сетях, аудиовизуальных сервисах, их используют организаторы распространения информации, операторы рекламных систем в сети Интернет, иные субъекты информационных правоотношений [3, c. 101].
Рекомендательные системы в пользовательских сервисах используют цифровой след пользователя и иные имеющиеся данные о нем, включая его персональные данные. Цифровой след, оставляемый пользователем в сети Интернет, составляют разнообразные типы пользовательских данных (пользовательский контент) и собранная информация о конкретных действиях, совершенных пользователям в информационных системах. На основе цифрового следа пользователей формируется массив больших данных и демонстрируется контекстная реклама – важнейшие механизмы электронной коммерции и развития оборота в условиях цифровой экономики.
Используя сервис, пользователь может даже не подозревать о том, что для распространения и предоставления информации применяются алгоритмы рекомендательного характера. При этом применение подобного программного обеспечения, используемого в информационной системе, представляет для пользователя наибольший интерес ввиду актуальности получаемой информации и экономии времени, затраченной на ее поиск. Алгоритмы могут быть различными, а их содержание и цель использования определяет оператор информационной системы (владелец сайта в сети Интернет либо другие субъекты, к которым предъявляются специальные требования в рамках информационного законодательства).
Одним из первых масштабных примеров использования на практике рекомендательных систем можно назвать ленты публикаций в социальных сетях, которые формируются не в хронологическом порядке, т.е. без учета даты и времени размещения информации, а на основании иных критериев (регулярность и интенсивность взаимодействия и т.п.). В настоящее время рекомендательные системы широко проникли не только в сферу общения пользователей и электронной коммерции, их используют новостные агрегаторы, аудиовизуальные и иные сервисы. Для указанных целей могут применяться нейронные сети, искусственный интеллект, специализированное программное обеспечение и другие современные информационные технологии.
Информационные системы сочетают использование алгоритмов и рекомендаций с процессом накопления данных – сбором, обработкой и хранением цифрового следа пользователя, что позволяет осуществить более точный подбор информации. В настоящее время какой-либо нормативный контроль со стороны государства за использованием подобных рекомендаций в информационных системах отсутствует. Рекомендательные системы не предполагают какой-либо прозрачности в техническом и юридическом плане в процессе формирования объема и содержания предлагаемой пользователям информации. Отсутствуют понятные механизмы информационной «выдачи», которые можно было бы оспорить при обращении в соответствующую организацию или к оператору (владельцу) системы, а также в административном или судебном порядке. Техническая сторона рекомендательных систем, т.е. непосредственно программное обеспечение может быть защищено комплексно в качестве объекта интеллектуальной собственности, а в организациях, осуществляющих деятельность в сфере информационных технологий, как правило, охраняться режимом коммерческой тайны.
Стоит отметить, что появлению рекомендательных алгоритмов предшествовала другая модель выстраивания информационного потребления и обмена между пользователями в сети Интернет. В начале XXI века был популярен форумный формат взаимодействия. Форум отличался тем, что за упорядочивание информации и соблюдение регулирования отвечал конкретный пользователь – модератор. На форумах существовали правила распространения информации, за их нарушения наступали соответствующие санкции локального характера в информационной системе (удаление информации, блокировка пользователя и т.п.). С развитием информационных технологий подобные подходы по контролю за распространением информации перестали быть актуальными, а на смену форумам пришли социальные сети. Современное программное обеспечение по сравнению с деятельностью в неавтоматизированном (ручном) режиме работы с информацией оказалось более эффективным инструментом и позволило обеспечить экономию ресурсов, а также разработать принципиально новые средства распространения и представления информации. Соблюдение локального регулирования в информационных системах сегодня удается обеспечить за счет использования алгоритмов, которые также позволяют осуществить необходимую модерацию информации, в том числе той, которая может нарушать правила информационной системы.
Стремление урегулировать рекомендательные системы в пользовательских сервисах несет определенные риски. Они могут стать инструментом информационного воздействия на пользователей и оказывать массовое манипулятивное влияние на формирование общественного мнения. При этом рекомендательные системы не могут существовать вне нормативно-правового поля в развитом информационном обществе, поскольку заметно их серьёзное влияние на потребление информации [7].
Осознавая удобство и эффективность использования алгоритмов и рекомендательных систем в различных пользовательских сервисах, нами сформированы предложения для разработки актуального нормативно-правового регулирования:
- Особенности работы алгоритмов должны быть открыты для пользователей и понятны им – соответствующая информация должна быть размещена в открытом доступе, в том числе содержаться в соответствующих пользовательских соглашениях информационных систем. Гласность в информационной деятельности – важнейший принцип потребления информации из открытых источников, позволяющий обеспечить осознанность ее восприятия;
- Пользователь должен иметь возможность отказаться от использования рекомендательных систем, а в качестве альтернативы использовать хронологический или иной количественный (количество просмотров и иных параметров, имеющих возможность числового измерения) принципы информационной «выдачи» (особенно актуально для социальных сетей и стриминговых сервисов);
- Рекомендации, содержание коммерческую рекламу, должны иметь соответствующую маркировку (наиболее актуально для аудиовизуальных сервисов и видеохостингов);
- Пользователь должен иметь возможность управлять данными, собранными на основе его цифрового следа, для целей использования алгоритмами;
- Рекомендательные системы не должны носить дискриминационный характер по каким-либо признакам либо критериям;
- Рекомендации не должны выстраиваться на основе информации, которая нарушает действующее законодательство, а также учитывать ее содержание. При этом целесообразно исключить какое-либо влияние со стороны государственных институтов на процесс распространения информации, за исключением случаев, связанных с нарушением действующего законодательства.
Важный аспект применения и использования рекомендательных систем связан с необходимостью расширения и уточнения регулирования по следующим направлениям: определение легальной терминологии, обеспечение информационной безопасности, защита результатов интеллектуальной деятельности и соблюдение режима коммерческой тайны.
Библиографический список
- В Госдуме предложили регулировать рекомендательные алгоритмы соцсетей // URL: https://pravo.ru (Дата обращения 01.06.22 г.).
- Куликова С. А. Недостоверная информация как один из видов вредной информации: анализ правовой природы и систематизация // Изв. Сарат. ун-та Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2013. №4-2. С. 704.
- Монастырев В.В., Дробинцев П.Д. Рекомендательная система на основе действий пользователей в социальной сети // Труды ИСП РАН. 2020. №3. С. 101.
- Порываева Н.Ф. Алгоритмы и право // Теория и практика общественного развития. 2021. №5. С. 90.
- СоциоДиггер. 2020. Октябрь. Том 1. Выпуск 3: Цифровизация и искусственный интеллект. ВЦИОМ // URL: https://wciom.ru (Дата обращения 01.06.22 г.).
- CCIA Responses To EU Digital Markets Act and Digital Services Act Proposals // URL: https://www.ccianet.org (Дата обращения 01.06.22 г.)
- The facebook files. A Wall Street Journal investigation // https://www.wsj.com (Дата обращения 01.06.22 г.). Facebook принадлежит компании Meta, запрещённой в России экстремистской организации.
Количество просмотров публикации: Please wait