Amazon, Seesmic, Twitter, Facebook – enfin: alle denkbare sociale en online media hebben één ding gemeen: hun DNA is wiskunde, om precies te zijn: algoritmen. Een set instructies in formele taal om een voorgeschreven doel te halen. Zo kan Amazon op basis van mijn surf- en koopgedrag suggesties voor andere titels doen die ik waarschijnlijk óók leuk vind. Nu is dat bij mij, omnivoor die ik ben, niet zo moeilijk. Ik vreet alles.
Kritischer mensen in mijn omgeving prijzen om de sterke algoritme van Amazon de webwinkel juist. Ze worden regelmatig aangenaam verrast met een suggestie die ze ook echt leuk vinden. En onlangs suggereerde Seesmic, mijn nieuwe Twittercliënt, een rijtje mensen die mij beïnvloeden en die ik op mijn beurt beïnvloed. Algoritmen analyseren onze sociale netwerken en persoonlijke voorkeuren. Maar, wacht eens even: meer heb je niet nodig om verkiezingen te kunnen winnen. Toch?
Nu bestaat een politiek algoritme natuurlijk al lang, we noemen het alleen anders: een ideologie. Een ideologie is niets anders dan een set instructies of formeel programma waarmee politieke partijen proberen stemmen te winnen. Een ideologie is een set waarden, het partijprogramma is daarvan de uitvoering. Vertaald in termen van informatica: een ideologie is een algoritme, een partijprogramma is een computerprogramma.
Vaag? Het succes van het Kieskompas (politieke applicatie) is nu al terug te vinden in kiezersonderzoek. Na elke verkiezing zijn er meer respondenten die aangeven hun keus voor een politieke partij te hebben laten bepalen door het Kompas. Onderzoekers worden er stapelgek van – het Kompas is in hun ogen nogal slordig en vangt complexe partijprogramma’s in sterk vereenvoudigde stellingen zonder keuzes in interpretaties te verduidelijken. Het Kompas voorspelt al de uitkomsten van verkiezingen. op basis van het gebrek en de uitgebrachte adviezen is het één van de vele manieren om het electoraat te peilen.
Is er zorgvuldiger een algoritme denkbaar dat de partijprogramma’s combineert met het nieuws, gedragingen van individuen in sociale netwerken en mijn persoonlijke voorkeuren voor, zeg: boeken, muziek, films, boodschappen, vakantiebestemming of alle andere denkbare relevante factoren die mijn politieke voorkeur bepalen (inclusief het onderzoek naar het verband tussen die factoren en mijn politiek voorkeur. Algoritmen kunnen namelijk ook met onzekerheden rekening houden)? Ik denk het wel.
De data is voor handen. Wie een handig programma kan schrijven, moet toch de gegevens van een relevante steekproef bij elkaar kunnen phissen. Nog even en onze politiek kandidaten maken geen carriere meer, maar worden door mainframes ‘uitgerekend’. Hun succesfactor, kans van slagen en falen, appeal, communicatief vermogen of sociale en politieke impact – het zijn geen onderwerpen meer tijdens de selectie, maar factoren van partijleden waar de computer mee aan de slag gaat. En al die factoren van goed politiek leiderschap halen we bij individuele kiezers. Want het maakt algoritmen niet uit hoeveel data er doorploegt moet worden – ze doen wat hen is opgedragen. <<
(TED) Kevin Slavin argues that we’re living in a world designed for — and increasingly controlled by — algorithms. In this riveting talk from TEDGlobal, he shows how these complex computer programs determine: espionage tactics, stock prices, movie scripts, and architecture. And he warns that we are writing code we can’t understand, with implications we can’t control. Via: Steven Ongenaet.
[ted id=1194]