Рост онлайн-порнографии изменил способ, которым люди потребляют развлечения для взрослых, облегчая как никогда простой доступ и просмотр откровенных материалов из любой точки мира. Одно из самых значительных изменений, произошедших в последние годы, - все большая известность алгоритмических рекомендаций для порнографического контента. Эти рекомендации основаны на истории просмотра страниц пользователя, поисковых терминах и других факторах, что позволяет адаптировать их к индивидуальным предпочтениям и желаниям. Хотя эта персонализация может обеспечить более удобный и приятный опыт для многих пользователей, существуют также опасения относительно того, как она может повлиять на поведение и желание потребителя. В этой статье мы рассмотрим, как капиталистические системы манипулируют потребителями посредством манипулирования их желаниями под видом персонализации, используя в качестве примера нормализованные алгоритмы.
Важно отметить, что порнография является высококонкурентной индустрией, в которой компании соперничают за внимание и прибыль. Это означает, что они должны найти способы отличать себя друг от друга и захватить свою долю рынка. Один из способов сделать это - персонализировать свои службы, чтобы привлечь отдельных пользователей.
Некоторые платформы предлагают настраиваемые параметры, которые позволяют пользователям отфильтровывать определенные типы содержимого или устанавливать ограничения на то, что они видят. Другие используют машинное обучение для анализа пользовательских данных и предоставления более адресных рекомендаций. Адаптируя свои продукты к конкретным интересам и потребностям каждого пользователя, эти компании могут создать чувство лояльности и вовлеченности, которое стимулирует дальнейшее использование.
Это происходит за счет создания системы, в которой пользователям предлагается искать все более экстремальный контент, чтобы удовлетворить свой аппетит к новизне и титилляции.
Способ разработки и реализации алгоритмов может иметь непредвиденные последствия.
Исследования показали, что алгоритмические рекомендации могут укрепить негативные стереотипы о поле, расе и сексуальности. Это может привести к сужению перспектив и эрозии разнообразных представлений в отрасли.
Алгоритмы могут быть не в состоянии полностью учесть все нюансы человеческого желания, что может привести к неточным или вводящим в заблуждение предложениям.
Это может привести к своего рода «алгоритмическая петля обратной связи», когда потребители становятся менее восприимчивыми к менее экстремальным формам порнографии, подталкивая их к все более экстремальным материалам в поисках большего удовлетворения.
Хотя персонализация может быть ценным инструментом для обеспечения лучшего пользовательского опыта, она также имеет серьезные последствия для потребительского поведения и более широкой культуры, окружающей развлечения для взрослых. Нормализуя алгоритмически рекомендуемое порно как часть капиталистической системы, мы рискуем стимулировать постоянно растущий спрос на более экстремальный контент и ограничить нашу способность исследовать здоровые сексуальные отношения. Как для отдельных лиц, так и для общества важно критически изучить, как эта тенденция влияет на нас, и рассмотреть способы противодействия ее последствиям.
Как нормализация алгоритмически рекомендуемого порно демонстрирует манипулирование капитализмом желанием потребителя под видом персонализации?
Механизм рекомендаций современных порнографических СМИ является мощным инструментом, который позволяет компаниям анализировать привычки пользователей при просмотре веб-страниц и соответствующим образом адаптировать свои предложения по контенту. Это создало среду, где пользователей постоянно бомбардируют изображениями и видео, которые специально разработаны, чтобы апеллировать к их желаниям. В результате потребители могут чувствовать, что у них есть уникальные отношения с этими изображениями, но на самом деле они эксплуатируются корпорациями, которые стремятся максимизировать прибыль любой ценой.