ツイッターの心理学 カスタマイズ可能性と永続的個人化の行く末

『ツイッターの心理学』より　ソーシャルメディア時代のオンライン世界の今後

２章では利用動機によって利用者がタイプの異なるネットワークを形成していること、そして５章ではその結果カスタマイズ化された情報を利用者が受信している実態を確認してきた。前項では広告というビジネスモデルが孕む問題点を指摘したが、永続的個人化を基礎としてカスタマイズ化された情報と関連性の深い広告情報が配信されるようになってきているのがウェブサービスにおけるここ５年ほどの急速な動きである。しかも広告に限らず、企業のウェブサイトやスマートフォンアプリでのコンテンツ閲覧、ECサイトでのリピート購入促進といった局面においても個人属性別に異なる内容の情報提供は当たり前のように行われている。

こうした状況が進展している理由は大きく二つある。第一の理由は、情報提供側の収益向上である。

フェイスブックがニュースフィードに本格的にコンテンツ推奨アルゴリズムを導入したのは2011年だが、これはニュースフィードで受け取る情報量が増えすぎ、同時に利用者の関心が限られた一部の他の利用者にしか向かわないからであった。この導入により企業の発信するコンテンツのニュースフィードでの出現率が低下したが、そのニーズを有料広告へと巧みに誘導し、同社の広告事業は2016年第１四半期に52億ドル以上という規模にまで拡大し、なお成長途上にある。これは特にスマートフォン向けに個人属性情報によってセグメントされる広告を妥当な価格で提供したことによる。つまり広告主から見ても永続的個人化による広告は採算に合うというわけである。ツイッターでも、フォローアカウントやツイート内容を考慮した「プロモツイート」が自動挿入され、個人化広告の流れにツイッターも乗じているj

第二の理由は、永続的個人化による情報過多緩和である。

ツイッターにおける情報過多への対処策として2009年にリスト機能が導入され、利用者は一定のアカウントによるツイートを優先的に表示できるようになった。だが、６章で見たように日本においてはリストの利用は既存社交動機との結びつきが強い。すなわち他の動機で利用する者からはツイートが読み飛ばされることが相応にあり、それへの対応が2015年にスマートフォン向け公式アプ引こ導入された未読ツイートのまとめ機能“While You Were Away”（「ご不在中の出来事」）や、2016年に実装された「重要な新着ツイートをトップに表示」機能であろう。

フェイスブックでのコンテンツ推奨アルゴリズム導入以来、ニュースフィードでは機械的に一定数のコンテンツが間引かれるようになっているが1）、それによって利用者の離反を招いたということは起きていない。コンテンツが間引かれていることを知らない利用者も15億人の中には相当数いるだろうが、いずれにせよ機能としては許容の範囲にある。翻ってツイッターのタイムラインでは現在のところ、コンテンツの間引きは起きていない。けれども“WhileYou Were Away”以降の機能では、「時間」以外の要素でコンテンツの序列がアルゴリズムによってつけられたことで、利用者の情報接触行動は今後変わっていくのかもしれない。つまり情報過多の問題を緩和する上で、システムによる情報選別を行うことは妥当な解の一つとなっている。

けれどもこのような利用者の「疲れ」の緩和とのトレードオフとして、次のうな問題も招来する。それは利用者にとって「必要な」情報をシステムが選別することの功罪である。有用と判定されなかった情報を間引くにせよ、逆に有用と判定された情報を追加するにせよ、情報の選別は行われている。こうした情報の選別は主に利用者の「選好」にもとづいて行われ、見たい物しか表示されないという情報環境が実現し、結果として接触情報の偏りを生み出す懸念がある。パリサーはこれを情報フィルターによって閉ざされたシャボン玉という意味で「フィルターバブル」と呼んだ。ここで生じうる偏りは「フィルターバブル」で想定されている意見レベルのものだけでなく、内容（ジャンル）レペルのものまでありうる。前項で述べたように、趣味・娯楽情報や「面白さ」を狙った情報の流通量が多く、公共情報と比べてもそれらが好まれるため、全体としてそうした方向へと偏っていく可能性は十分にある）。

ウェブサービスによって提供される機能やユーザーインターフェイス（UI）のある部分はビジネスモデルによって規定され、それらの機能やUIが情報内容や利用者体験、コミュニケーション様式を、さらには文化の形成や社会システムにも影響力を持ちうる。こうした循環的構図を私たちは理解する必要がある。とりわけウェブサービスは同じくデジタル化されているテレビと比べても技術の可変性が高く、サービス設計者が利用者の行動データによって機能やUIを素早く変更することが可能で、この点が今までのメディアとの違いである。つまりメディア研究者には利用者の意識や行動のみならず、それとビジネスモデル、さらにはテクノロジーとの関係性への目配せも求められるわけである。

この三つの関係性への目配せは、アカデミアに閉じたものであってはならない。それは誰もが考え、そして実践すべき今日的なメディアリテラシーの問題でもある。

スンダーとマラーテによれば、利用者が自分のニーズに合わせて情報環境を構成した結果として得られる情報に対する評価は、メディア技術利用スキルの低い者で低く、高い者で高い。一方で、利用者に関する情報を元にシステムが自動的に情報選別したときの結果として得られる情報に対する評価は、スキルの低い者で高く、高い者で低い。後者のケースが前述のパリサーが懸念する「フィルターバブル」に当たる。この結果は、こうした事態を「問題」として認識する層と、利便性の面から高い評価を与えて「問題」とは認識しない層とが分離していく可能性があることを示している。だとすれば、人びとが構成するネットメディアにおける情報環境の差異が技術利用スキルの差異とあいまって、格差がこれまで以上に生み出されることは十分に起こりうる。