• Kultura i sztuka
• Społeczeństwo
• Technologia

Algorytmy gustu. Czy platformy cyfrowe faktycznie kształtują nasze upodobania?

Data publikacji: 24.07.2026

Na ile jesteśmy przewidywalni?

Zastanówmy się najpierw jak to działa i na jakiej podstawie algorytmy rozpoznają nasze upodobania. Systemy rekomendacyjne operują na ogromnej ilości danych. W przypadku platform streamingowych, będą to m.in.: historia odsłuchów, czas oglądania, tempo przewijania ekranu, moment zatrzymywania filmu czy – pominięcia utworu. Każda tego typu aktywność staje się sygnałem ułatwiającym przewidywanie naszych potrzeb. „Ułatwiającym”, ale nie – determinującym, bo jak pokazują badania, użytkownicy nie są jedynie pasywnymi konsumentami streamingowych rekomendacji. I nawet bardzo precyzyjna analiza danych nie pozwala w pełni przewidzieć reakcji odbiorcy na proponowaną treść.

Czy da się przechytrzyć algorytm?

Interesujących odpowiedzi dostarcza najnowsze badanie opublikowane w 2025 roku na łamach czasopisma naukowego European Journal of Cultural Studies. Jego autorzy – Victoria Ávila Torres, badaczka związana z University of Lincoln w Wielkiej Brytanii oraz David Beer, profesor socjologii z University of York (jeden z najbardziej rozpoznawalnych badaczy zajmujących się społecznymi konsekwencjami działania algorytmów i danych cyfrowych), przeprowadzili pogłębione wywiady z użytkownikami serwisów cyfrowych. Przeanalizowali nie tyle techniczne działanie systemów rekomendacyjnych, ile sposób, w jaki ludzie na nie reagują, jak z nimi kooperują lub – jak próbują się im przeciwstawiać.

Człowiek vs system

Z ich analizy wynika, że odbiorcy świadomie negocjują swoje relacje z algorytmami. Mało tego, starają się rozpoznać zasady rekomendacji, ucząc się logiki algorytmu podobnie, jak algorytm wcześniej próbował nauczyć się logiki zachowań użytkowników. Odbiorcy „rozpracowują” więc algorytm testując go, zwodząc, a czasem celowo ignorując sugestie systemu, by w ten sposób sterować przyszłymi podpowiedziami.

Wielu użytkowników skutecznie wypracowuje własne metody zarządzania mechanizmem rekomendacji, ucząc algorytm swoich preferencji. Z premedytacją słuchają określonych gatunków muzycznych w określonej kolejności, pomijają pewne utwory i wyszukują konkretnych wykonawców, by w ten sposób modelować pracę systemu.

Użytkownik z inicjatywą

Gdy późniejsze rekomendacje były trafne, użytkownicy chętnie oddawali część kontroli systemowi i pozwalali mu prowadzić się przez nowe treści; kiedy jednak algorytm zaliczał wpadkę, respondenci odzyskiwali inicjatywę, samodzielnie wybierając utwory muzyczne.

Autorzy zauważyli również, że ludzie korzystają z rekomendacji w różny sposób, w zależności od celu jaki im przyświeca. Ci, którzy chcieli odkrywać nowe dla siebie obszary muzyczne, byli bardziej otwarci na propozycje systemu, natomiast ci, którzy szukali konkretnych emocji, konkretnego wykonawcy i znanych sobie utworów, konsekwentnie ignorowali algorytmiczne sugestie, kierując się własnymi potrzebami.

Układ z technologią

Wnioski płynące z tego badania, po pierwsze, podważają popularne przekonanie, że algorytmy całkowicie przejmują kontrolę nad naszymi wyborami, po drugie, pokazują, że gust odbiorcy kształtuje się również w wyniku ciągłej interakcji człowieka z systemem rekomendacyjnym. Algorytm rzeczywiście wpływa na decyzje użytkownika, ale też użytkownik może świadomie modelować algorytm poprzez swoje codzienne zachowania. Co jednak zrobić, by ta równowaga została zachowana?

Bańki i paradoksy

Jednym z często wskazywanych zagrożeń z tego obszaru jest m.in. zjawisko tzw. „filter bubble”, czyli bańki filtrującej. Sprowadza się ono do tego, że systemy rekomendacyjne wzmacniając wcześniejsze preferencje użytkowników, zamykają ich w swojego rodzaju bańkach i prowadzą do stopniowego zawężenia doświadczeń kulturowych odbiorców.

Włoscy naukowcy – prof. Dino Pedreschi z Uniwersytetu w Pizie i prof. Foska Giannotti z Włoskiej Narodowej Rady Badań Naukowych (Italian National Research Council – CNR) rozwinęli z kolei koncepcję „paradoksu różnorodności”, zjawiska polegającego na tym, że choć indywidualny użytkownik ma poczucie, iż jego wybory stają się coraz bardziej zróżnicowane (bo otrzymuje od systemu coraz więcej interesujących go propozycji), to na poziomie całej platformy treści stają się coraz bardziej powtarzalne i mniej zróżnicowane. Różnorodność może więc występować na poziomie indywidualnym, ale już nie na poziomie społecznym. Dzieje się tak dlatego, że system rekomendacji proponuje wybór według tego samego klucza wielu odbiorcom. Co więcej, analiza badawcza ujawnia, że wraz z kolejnymi cyklami uczenia się algorytmów, różnorodność konsumowanych treści maleje także u indywidualnych użytkowników. Oznacza to, że długotrwałe działanie systemów rekomendacyjnych może prowadzić zarówno do ujednolicenia preferencji (gustów) społecznych, jak i do ograniczenia doświadczeń poszczególnych osób.

Chodzi o biznes

Dlaczego tak się dzieje? Coraz więcej badaczy podkreśla, że algorytmy rekomendacyjne nie są neutralnymi narzędziami. Ich działanie odzwierciedla przede wszystkim cele biznesowe platform cyfrowych. Jak wskazuje brytyjski socjolog kultury David Hesmondhalgh z University of Leeds, systemy rekomendacyjne serwisów takich jak Spotify, YouTube czy Netflix tworzone są przede wszystkim po to, by jak najdłużej utrzymać uwagę i zwiększać zaangażowanie użytkowników, bo to z kolei przekłada się na konkretne korzyści biznesowe. Promowane są zatem treści, które pomagają realizować ten cel, przy okazji wpływając na nasz sposób konsumowania kultury i spędzania wolnego czasu.

Po pierwsze – świadomość

Czy więc algorytmy kształtują nasz gust i potrzeby kulturowe? Do pewnego stopnia tak, ale pamiętajmy, że nie odbierają nam jednak sprawczości. Wolność wyboru istnieje także w cyfrowym świecie, mimo że zasadniczo zmieniło się środowisko, w którym podejmujemy codzienne decyzje. I może właśnie to warto wziąć to pod uwagę, wykonując kolejne kliknięcie.

Czytaj także: K-pop: muzyka, kultura, fenomen, który podbija świat