W dobie scrollowania i nieustannego „bycia online”, każdy nasz ruch w internecie zostawia ślad – cyfrowy odcisk palca. Polubienia, komentarze, zatrzymania wzroku na filmach i postach, kliknięcia w reklamy – wszystkie te dane są zbierane, analizowane i przetwarzane. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI), media społecznościowe potrafią nie tylko przewidzieć, co nas zainteresuje, ale też skutecznie wpływać na nasze decyzje. Gdzie kończy się wygoda personalizacji, a zaczyna manipulacja?

Jak działa personalizacja treści?

Za każdym razem, gdy wchodzisz na Instagrama, TikToka czy Facebooka, działają algorytmy analizujące Twój cyfrowy ślad. AI przetwarza dane behawioralne (np. czas spędzony przy danym poście), dane demograficzne (wiek, płeć, lokalizacja), a także kontekstowe (pory aktywności, typ urządzenia). W efekcie otrzymujesz spersonalizowaną treść – posty, które cię interesują, reklamy, które odpowiadają twoim potrzebom, a nawet sugestie znajomych lub wydarzeń.

Modele uczenia maszynowego klasyfikują użytkowników do określonych grup, przewidując ich preferencje i zachowania. Przykładowo, jeśli oglądasz dużo filmów o weganizmie, wkrótce zobaczysz reklamy roślinnych produktów lub aplikacji z przepisami. Czasem platformy wiedzą o twoich zainteresowaniach, zanim ty sam zdasz sobie z nich sprawę.

Zastosowanie AI w reklamie, marketingu i edukacji

Sztuczna inteligencja stała się fundamentem nowoczesnego marketingu. 

Mikrotargetowanie reklam

AI umożliwia precyzyjne kierowanie reklam do określonych segmentów odbiorców poprzez analizę danych demograficznych, behawioralnych i kontekstowych. Platformy reklamowe takie jak Google Ads, czy Facebook Ads wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do optymalizacji kampanii reklamowych, by zwiększyć ich efektywność jak i maksymalizować zwrot z inwestycji [1].

Tworzenie dynamicznych kampanii

Dzięki AI możliwe jest tworzenie kampanii reklamowych, które adaptują się w czasie rzeczywistym do zachowań użytkowników. Na przykład, systemy rekomendacyjne w e-commerce analizują historię zakupów i przeglądania, aby proponować produkty najbardziej odpowiadające indywidualnym preferencjom klienta.

Analiza emocji

AI wykorzystuje techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) i analizę sentymentu do rozpoznawania emocji wyrażanych przez klientów w ich komentarzach czy recenzjach. Pozwala to na lepsze zrozumienie potrzeb klientów oraz szybsze reagowanie na ewentualne problemy [2].

Automatyzacja interakcji

W marketingu AI przysłuża się do znacznego skrócenia czasu potrzebnego na interakcje z klientami. Meta dostarcza narzędzia korporacyjne do szybkiej i skutecznej obsługi klienta za pośrednictwem Messengera, a także automatyzacji odpowiedzi na komentarze [3].

Personalizacja nauczania

W edukacji AI umożliwia dostosowanie materiałów dydaktycznych i tempa nauki do indywidualnych potrzeb każdego ucznia. Systemy oparte na AI analizują postępy ucznia w czasie rzeczywistym, identyfikując mocne strony oraz obszary wymagające dodatkowego wsparcia. Przykładem jest wykorzystanie chatbotów edukacyjnych, które odpowiadają na pytania uczniów i dostosowują materiały do ich poziomu wiedzy. Krakowski Instytut Rozwoju Edukacji określa AI jako „strategię umożliwiającą personalizację nauki i głębsze zaangażowanie uczniów” [4].

Etyczne wyzwania i granice

Choć technologia niesie ogromne możliwości, budzi również istotne pytania etyczne:

Zgoda użytkownika: Czy naprawdę wiemy, na co się zgadzamy, akceptując regulamin?

W praktyce wiele platform cyfrowych stosuje tzw. „dark patterns” — manipulacyjne interfejsy, które skłaniają użytkowników do wyrażenia zgody na przetwarzanie danych, często bez pełnego zrozumienia konsekwencji. Zgodnie z RODO, zgoda musi być świadoma, dobrowolna, konkretna i jednoznaczna. Jednakże, jak wskazują badania, wiele firm nadal nie spełnia tych wymogów, co prowadzi do nieetycznego pozyskiwania danych użytkowników [5].

Granice profilowania: Czy tworzenie psychologicznych profili użytkowników i wpływanie na ich decyzje (np. polityczne czy zdrowotne) jest etyczne?

Profilowanie użytkowników na podstawie ich aktywności online pozwala na tworzenie szczegółowych profili psychologicznych, które mogą być wykorzystywane do manipulowania ich decyzjami, na przykład w kontekście wyborów politycznych czy decyzji zdrowotnych. Takie praktyki budzą poważne wątpliwości etyczne, zwłaszcza gdy użytkownicy nie są świadomi, że są obiektem takiego profilowania. RODO wprowadza ograniczenia w zakresie zautomatyzowanego podejmowania decyzji, w tym profilowania, które wywołuje skutki prawne lub w podobny sposób istotnie wpływa na osobę.

Jednym z najbardziej znanych przypadków jest skandal związany z firmą Cambridge Analytica. W 2018 roku ujawniono, że firma ta, bez wiedzy i zgody użytkowników, pozyskała dane z około 87 milionów profili na Facebooku. Za wypełnienie ankiety dostawało się nawet 4 dolary. Wyniki takiej ankiety były później obliczane metodą opracowaną przez Michała Kosińskiego, wykorzystaną bez jego wiedzy i zgody. Tak zebrane dane następnie służyły do mikrotargetowania reklam politycznych podczas kampanii prezydenckiej Donalda Trumpa w 2016 roku, firma była również oskarżana o wpływanie na wyniki referendum w sprawie Brexitu. 

Dyskryminacja algorytmiczna: Modele mogą nieświadomie faworyzować jedne grupy i marginalizować inne.

Algorytmy uczą się na podstawie danych historycznych, które mogą zawierać uprzedzenia społeczne. Jeśli te uprzedzenia nie zostaną zidentyfikowane i skorygowane, algorytmy mogą je reprodukować, prowadząc do dyskryminacji określonych grup społecznych, na przykład mniejszości etnicznych czy osób o niższym statusie ekonomicznym. RODO nakłada obowiązek stosowania odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych w celu zapewnienia, że przetwarzanie danych nie prowadzi do dyskryminacji. 

Prywatność dzieci i młodzieży: To najbardziej podatna grupa na wpływ personalizowanych treści.

Dzieci i młodzież są szczególnie narażone na negatywne skutki personalizacji treści, takie jak uzależnienie od mediów społecznościowych czy narażenie na nieodpowiednie treści. RODO wprowadza specjalne przepisy dotyczące przetwarzania danych osobowych dzieci, wymagając zgody rodzica lub opiekuna prawnego dla dzieci poniżej 16 roku życia (choć państwa członkowskie mogą obniżyć ten wiek do 13 lat). Ponadto, inicjatywy takie jak brytyjski „Children’s Code” nakładają dodatkowe obowiązki na dostawców usług online, aby chronić prywatność dzieci [6].

W Europie obowiązuje RODO, które daje użytkownikom prawo do wglądu i usunięcia swoich danych. Ale jak wielu z nas z tego korzysta?

Co dalej?

Ślad cyfrowy to potężne narzędzie – może służyć nam, ale też być wykorzystane przeciwko nam. Kluczowe jest znalezienie równowagi między personalizacją a ochroną prywatności. Coraz częściej mówi się o konieczności transparentnych algorytmów, świadomej zgody użytkowników i ograniczeniu mikroprofilowania. Naszym zdaniem warto inwestować w edukację cyfrową – nauka o prywatności, algorytmach i mechanizmach personalizacji treści już od szkoły podstawowej, byśmy nie byli tylko pasywnymi odbiorcami treści, ale świadomymi uczestnikami ekosystemu online.

 

AI zmienia sposób, w jaki konsumujemy treści w mediach społecznościowych. Dzięki analizie śladu cyfrowego zyskujemy wygodę i dopasowanie, ale w zamian oddajemy coś bardzo cennego – naszą prywatność i wolność wyboru. W świecie cyfrowej personalizacji warto zadać sobie jedno pytanie: kto naprawdę podejmuje decyzje – my, czy algorytm?

Bibliografia

1. 1. https://finanse.wp.pl/ai-w-marketing-automation-jak-sztuczna-inteligencja-wspiera-strategie-marketingowe-7143521323703264a
   2. https://wenet.pl/blog/jak-uczenie-maszynowe-pomaga-w-marketingu/
   3. https://morebananas.pl/blog/sztuczna-inteligencja-w-social-media
   4. https://kire.pl/ai-w-edukacji-przewodnik-dla-nauczycieli/
   5. https://en.wikipedia.org/wiki/General_Data_Protection_Regulation
   6. https://5rightsfoundation.com/resource/setting-new-standards-for-childrens-data-privacy-the-childrens-code/