Почему Instagram решился на дизлайки комментаторам постов
Instagram* наконец пошел навстречу блогерам и тестирует функцию, которая позволит анонимно выражать дизлайком недовольство комментариями. Количество таких отметок не будет публичным. Эти сигналы платформа будет учитывать для понижения рейтинга непопулярных комментариев, делая их менее заметными. По словам главы Instagram Адама Моссери, нововведение направлено на улучшение общей атмосферы взаимодействия в соцсети и повышение качества обсуждений. ADPASS вспоминает историю лайков и дизлайков, рассказывает об их преимуществах и недостатках и напоминает об алгоритмической предвзятости, на основе которой работают все без исключения соцсети.
Лайки и Дизлайки
Простые и добрые лайки
Первые лайки в социальных сетях появились в 2000-х годах, но их концепция и реализация развивались постепенно:
1. FriendFeed (2007):
Пионером лайков стал основанный четырьмя выходцами из Google агрегатор социальных сетей FriendFeed. В 2007 году на платформе появилась кнопка «Like» («Мне нравится»), которая позволяла пользователям быстро выражать одобрение контенту. Это была одна из первых реализаций подобной функции (у Reddit уже тогда были «стрелочки», но о них ниже), но первая в виде поднятого большого пальца. Возможно, эта кнопка, как и 115 млн подписчиков, так понравились Марку Цукербергу, что в октябре 2009 года он купил FriendFeed, а в 2015-м закрыл проект.
2. Facebook (2009):
Еще за несколько месяцев до покупки FriendFeed, 9 февраля 2009 года, кнопка «Like» появилась в Facebook*. Введение лайков на Facebook способствовало их широкому распространению и популяризации. С этого момента лайк начал триумфальное шествие по соцсетям.3.
3. И другие социальные сети…
После успеха лайков на Facebook другие социальные сети, такие как Twitter (теперь X), Instagram, TikTok и другие, внедрили аналогичные функции для выражения одобрения контенту.
Злой дизлайк и его виды
Кнопка «Dislike» или «Стрелка вниз» (в случае с Reddit) для выражения негативного отношения к контенту появилась в социальных сетях почти одновременно с лайком, и, но ее внедрение было более осторожным и вариативным.
1. Reddit (2005):
Система голосования: форум с элементами соцсети Reddit с момента запуска использовал систему голосования «вверх» (upvote) и «вниз» (downvote), которая по сути выполняет ту же функцию, что и лайки, и дизлайки. Пользователи могли голосовать за или против контента, чтобы влиять на его видимость и рейтинг.
2. YouTube (2010):
Одной из первых крупных платформ, представивших функцию дизлайка, был YouTube. В 2010 году YouTube ввел кнопки «Мне нравится» (Like) и «Мне не нравится» (Dislike) под видео, позволяя пользователям выражать своё отношение к контенту.
YouTube скрывает число дизлайков
В 2021 году YouTube принял решение скрыть счётчик дизлайков для публичного просмотра, оставив кнопку «Дизлайк» активной только для предоставления обратной связи алгоритму. Это было сделано для защиты авторов контента от нападок и снижения негативного влияния дизлайков.
3. Альтернативные решения
Вместо дизлайков некоторые платформы предлагали альтернативные способы выражения негативного отношения к контенту, такие как функция «пожаловаться» или «скрыть». В случае с Facebook вместо кнопки «Dislike» в 2016 году были введены «Reactions» («Реакции»), которые позволяют пользователям выражать различные эмоции, такие как «Love», «Haha», «Wow», «Sad» и «Angry». Последняя из них, «Злость», выглядит как красное злое лицо, что можно трактовать, как дизлайк 80-го уровня. Так же поступила и российская соцсеть «ВКонтакте», которая родилась, как клон Facebook. В «Одноклассниках» дизлайков не обнаружено.
В итоге, хотя функция «дизлайк» появилась почти одновременно с «лайк», она не получила такого большого распространения: многие платформы либо избегали введения дизлайков, либо ограничивали их использование и видимость. Причиной этого стали опасений по поводу ее негативного воздействия.
Почему соцсети боятся внедрять дизлайки
Осторожное внедрение дизлайков в социальных сетях было обусловлено рядом опасений, связанных с потенциальными негативными последствиями для пользователей и платформ. Вот основные причины.
1. Поощрение негативного поведения и травли
Кибербуллинг: одной из главных опасностей было то, что дизлайки могут быть использованы для кибербуллинга и онлайн-травли. Группы людей могли объединяться, чтобы массово ставить дизлайки контенту определённых пользователей, что приводило к унижению и психологическому дискомфорту жертв.Негативная атмосфера: широкое использование дизлайков могло создать общую негативную атмосферу в социальных сетях, где критика и неприязнь преобладали бы над позитивным взаимодействием.
2. Влияние на авторов контента
Демотивация: контентмейкеры могут быть демотивированы при получении большого количества дизлайков, что снижало бы их желание создавать и делиться новым контентом. Особенно это касалось начинающих авторов.Снижение креативности: страх получить дизлайки мог заставить авторов придерживаться более консервативных и безопасных тем, что ограничивало бы их креативность и разнообразие контента.
3. Манипулирование общественным мнением
Координированные атаки: дизлайки могли использоваться для манипулирования общественным мнением. Организованные группы могли массово ставить дизлайки контенту, который противоречил их интересам, чтобы подавить определённые точки зрения и создать впечатление непопулярности.
Искажение восприятия: большое количество дизлайков могло искажать восприятие качества контента, заставляя пользователей считать его плохим, даже если он был вполне достойным.
4. Влияние на монетизацию и рекламу
Снижение привлекательности для рекламодателей: контент с большим количеством дизлайков мог быть менее привлекательным для рекламодателей, что приводило бы к снижению доходов авторов и платформ.
Негативный имидж бренда: реклама, размещенная рядом с контентом, получившим много дизлайков, могла негативно сказаться на имидже бренда.
5. Сложность модерации
Субъективность: в отличие от нарушений правил платформы (например, разжигание ненависти или распространение дезинформации), выражение негативного мнения с помощью дизлайка часто является субъективным и сложным для модерации.
Лайк, дизлайк и алгоритмы
Однокнопочные реакции стали популярны благодаря своей простоте и мгновенности. Они снижают когнитивную нагрузку (требует минимум усилий), предоставляют быструю обратную связь и улучшают пользовательский опыт (интуитивно понятны и эффективны). Всё это способствует увеличению вовлеченности и удержанию пользователей на платформах.
Однако стоит обратить внимание на то, как лайки и дизлайки влияют на алгоритмы платформ. Они предоставляют алгоритмам сервисов простой и понятный сигнал о том, какой контент является популярным и интересным для пользователей. Это помогает системам лучше фильтровать и рекомендовать контент (ленту), наиболее, по мнению алгоритмов, важный и интересный для пользователя.
И тут на сцену выходит теневой игрок всех соцсетей — алгоритмическая предвзятость, построенная, грубо говоря, на вычислениях соотношений между лайками и дизлайками.
В чем проявляется алгоритмическая предвзятость? Вот несколько примеров:
1. «Эффект победителя»
Алгоритмы социальных сетей часто создают «эффект победителя» или «эффект Матфея». Контент, который изначально получает много лайков, с большей вероятностью будет продвигаться алгоритмом, что увеличивает его видимость и, соответственно, вероятность получения еще большего количества лайков. Это может привести к тому, что материал, который мог бы быть популярен, но не получил первоначального импульса, останется незамеченным.
Что такое «эффект Матфея»
Название «эффект Матфея» происходит из притчи о талантах, изложенной в Евангелии от Матфея (25:29): «Ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет». Эта фраза означает, что те, у кого уже есть богатство, знания или возможности, получат еще больше, а те, у кого ничего нет, потеряют даже то немногое, что у них есть.
2. Искажение восприятия популярности
Алгоритмическая предвзятость может искажать восприятие популярности контента. Пользователи могут переоценивать материал, который активно продвигается алгоритмами, и недооценивать тот, который не получает такого же уровня поддержки. Это может влиять на их собственное поведение и оценку контента.
3. Поляризация мнений
Алгоритмы часто усиливают существующие мнения и предпочтения пользователей. Если пользователь часто взаимодействует с контентом определенного типа, алгоритм будет показывать ему больше похожего контента. Это может привести к тому, что пользователи оказываются в «пузыре фильтров», где они видят только ту информацию, которая подтверждает их собственные убеждения. В результате дизлайки могут восприниматься как более значимые и негативные, если они противоречат преобладающему мнению в этом пузыре.
4. Влияние на самооценку
Пользователи могут сравнивать количество лайков и дизлайков, полученных их контентом, с контентом, который продвигается алгоритмами. Если их контент не получает такого же уровня одобрения, это может негативно сказаться на их самооценке и уверенности в себе. Они могут начать считать, что их контент недостаточно хорош или что их мнение не имеет значения.
5. Манипулирование общественным мнением
Алгоритмическая предвзятость может быть использована для манипулирования общественным мнением. Компании или организации могут использовать ботов или другие автоматизированные средства для искусственного увеличения количества лайков и продвижения определенного контента. Это может ввести пользователей в заблуждение относительно реальной популярности и значимости этого контента.
* продукт компании Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ)
Новости
Неделя рекламы 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании