Inhoudsopgave
    

Suggesties van social media zijn nog niet slim
Floris Poort
door Floris Poort
leestijd: 6 min

Alle sociale media doen het: suggesties geven over wat je nog meer kunt kijken of lezen. Vaak aan de hand van algoritmes. En die suggesties slaan meestal nergens op.

Op internet weten ze precies wie je bent. Bedrijven als Google en Facebook houden profielen van je bij en brengen je interesses in kaart. Zowel Google als Facebook laten je zelfs zien wat die interesses volgens hen zijn, en zo weet je precies aan de hand van welke zaken adverteerders hun reclame al dan niet aan jou laten zien. Heel nauwkeurig kan je zo op Facebook alleen een bericht laten zien aan bijvoorbeeld mensen tussen de 20 en 30 jaar die houden van Nederlandstalige muziek, vakanties in Frankrijk, die fan zijn van Ajax en die graag kijken naar de programma’s van Linda de Mol.

Je zou denken dat al die informatie ook in je eigen voordeel zou kunnen werken, maar dat valt eigenlijk maar vies tegen. Neem YouTube: een site van Google die door je zoekgedrag via de zoekmachine en je kijkgedrag toch een aardig idee moet hebben van wat je interesses zijn. En toch slaan de suggesties bij mij vaker de plank mis dan raak, ook al vernieuwde YouTube zijn voorpagina eerder dit jaar juist om suggesties centraal te stellen.

Slechte aanbevelingen.
Slechte aanbevelingen.

Hoewel ik eigenlijk nooit naar Nederlandse vloggers kijk, raadt YouTube mij toch vrijwel dagelijks een video aan met een titel als ‘PRANK GAAT MIS: BEEN GEBROKEN?!’. Ik hoef dat niet te zien, ik kijk zulk soort video’s nooit en toch denken de algoritmes van YouTube dat ik juist die video’s wil zien. Het komt ook vaak genoeg voor dat ik video’s voorgesteld krijg die ik al lang bekeken heb. Of wanneer ik zoek naar bijvoorbeeld de nieuwe trailer van een film of game. Dan staat niet die trailer bovenaan, notabene geüpload door het geverifieerde account van de de uitgever van die film of game. Nee, bovenaan staat een veelbekeken video van een vlogger die op de beelden reageert. Nog nooit op geklikt, toch passen ze volgens de videosite van de grootste zoekmachine ter wereld het beste bij de zoekopdracht die ik intikte.

Populair > relevant

Veel views, dat is dan meestal ook de gemene deler van de video’s die YouTube me aanraadt. Als iets maar vaak genoeg bekeken is dan zal het voor jou ook wel prima zijn, is schijnbaar het credo van het algoritme. En dat terwijl YouTube een prima vindbaar overzicht met zulke populaire video’s heeft: Trending is zowel op de site als in de apps als tweede tab niet te missen.

Wanneer ik me wil ergeren klik ik weleens op dat tabblad en dan ben ik na het zien de titels van de eerste vijf filmpjes het vertrouwen in de mensheid alweer volledig kwijt. Eigen schuld in dat geval, maar die filmpjes vinden op mysterieuze wijze toch regelmatig hun weg naar de lijst met suggesties.

Nog meer slechte aanbevelingen.
Nog meer slechte aanbevelingen.

Zo staat het er eigenlijk voor bij alle diensten die hun suggesties uit handen geven aan algoritmes. Voor een machine staat populariteit gelijk aan relevantie en dat zie je bijvoorbeeld prachtig terug in het Explore-tabje van Instagram. Dat is tot de nok gevuld met oudbakken memes, filmpjes van fitgirls die proteïnepoeder aanprijzen, make-up-tutorials en opvallend genoeg ook vrij veel filmpjes over patisserie.

Lekker lang blijven plakken

Hoe dan ook: niks van dat alles spreekt mij aan en dat zou Instagram op basis van mijn kijk- en likegedrag prima moeten weten. Dat is waarschijnlijk ook zo, maar blijkbaar werkt het beter om niet met scherp te schieten, maar gewoon een schot hagel in de vorm van populaire foto’s en video’s af te vuren via dat Explore-tab. Waar ik naar Instagram kom voor mooie fotografie, denkt Instagram mij vast te kunnen houden met aanprijzen van acht maanden oude internetgrapjes.

Over Facebook hoeven we eigenlijk niet eens te beginnen. November stond in het teken van nepnieuws nadat Donald Trump de Amerikaanse presidentsverkiezingen won. Velen wezen naar de verspreiding van nepnieuws op Facebook als mede-verantwoordelijk. Facebook stak na aanhoudende heisa de hand schoorvoetend in eigen boezem en beloofde de verspreiding van nepnieuws aan te gaan pakken. De achterliggende oorzaak is echter glashelder: Facebook wil dat mensen zo lang mogelijk op de site rondhangen want dat levert reclamegeld op, en als dat betekent dat die lezers daardoor een uur per dag louter nonsens voorgeschoteld moeten krijgen, so be it.

En ook deze aanbevelingen zijn niet goed.
En ook deze aanbevelingen zijn niet goed.

Maar ook Netflix doet het zo, een dienst waar je zelfs voor betaalt en die na een paar binge-sessies toch ook een aardig idee moet hebben van wat je graag kijkt. Bij Netflix lijkt het probleem vooral te liggen in de interne selectie. Eerder keek ik de uitstekende mystery/horror-serie Stranger Things, en dus raadt Netflix films en series in hetzelfde straat je aan. Hoewel: Netflix raadt me aan na Stranger Things comedyseries Haters Back Off, New Girl en Disney-film Zootropolis te kijken, titels die zelfs na lang nadenken met Stranger Things niks te maken hebben. En zo staat de voorpagina van Netflix vaker vol met wat nieuw of populair is, dan met wat het beste past bij wat ik graag kijk.

Tijden van overvloed

Toch zijn lijstjes gebaseerd op genre al stukken beter en voelen ook handgemaakter aan. En dat is wat we nodig hebben in deze tijden van overvloed: mensenhanden en mensenhoofden die weten wat goed voor ons is. Neem bijvoorbeeld de aanpak van Spotify. Het bedrijf combineert op een slimme manier algoritmes en menselijke smaakmakers. De playlists van Spotify zelf zijn nauwgezet door curators in elkaar gezet.

Daar hebben we meer aan.
Daar hebben we meer aan.

Dat werkt niet bij het gevierde Discover Weekly, want handmatig voor elke gebruiker een lijst op maat bouwen gaat nou eenmaal niet. Daarom kijkt Spotify voor die functie naar wat mensen met een vergelijkbare muzieksmaak luisteren, en geven jou de nummers die net buiten de overlap vallen. Voilà: een lijst met muziek die de gebruiker past zonder dat daar de populairste nummers aan de haren worden bijgesleept.

Ook de Nederlandse webkiosk Blendle mengt op een slimme manier algoritmes en mensen. In Mijn Blendle zie je recente stukken die aansluiten bij wat je eerder hebt gelezen, of die vallen in genres die jij als interessegebied hebt aangevinkt. En de lijsten die bij die interesses horen worden dan weer handmatig aangevuld door mensen. Die mensen weten waar ze het over hebben, kiezen alleen de beste artikelen uit en vertellen je vaak ook nog in een paar regels waarom je dat artikel moet lezen.

De gebruiker als product

Het verschil tussen diensten die het beter doen, zoals Netflix, Spotify en Blendle, en de notoire wansmaakverspreiders als YouTube, Facebook en Instagram is natuurlijk geld. De eerste groep verdient aan gebruikers die de portemonnee trekken, bij de tweede groep betaalt de adverteerder. Dan komt al snel de regel ‘wie op internet niet betaalt, is zelf het product’ om de hoek kijken.

Zo lang het voor de Facebooks en YouTubes dus lucratiever is om de kijker haast tegen beter weten in te bestoken met wat dan ook populair is, zullen ze dat blijven doen. Het enige dat je zelf kan doen is de verleiding elke keer weerstaan en hopen op beterschap. Anders zit je voor je het weet een uur naar in scene gezette pranks te kijken.

Auteur

Floris Poort (@florispoort) begon twee jaar geleden als stagiair bij Bright. Hij bleef hangen en is inmiddels redacteur. Blogt vrijwel dagelijks op Bright.nl en bij Nu.nl. Houdt van alles met een batterij erin of stekker eraan.