आधुनिक प्रभाव संचालन कैसे काम करते हैं, भाग 1: नया प्रभाव स्टैक

आधुनिक प्रभाव संचालन कैसे काम करते हैं, भाग 1: नया प्रभाव स्टैक

चार्ल्स डेविस द्वारा, द एपोक टाइम्स के माध्यम से

एक मंगलवार की रात एक छात्रावास के कमरे में, एक छात्र "पांच मिनट के ब्रेक" के लिए टिकटॉक खोलता है।

पहला क्लिप मलबे और सायरन का मोंटाज है।

दूसरा एक प्रोफेसर-शैली का एक्सप्लेनर है, जिसमें सुव्यवस्थित कैप्शन हैं, जो एक ही नैतिक निष्कर्ष देता है।

तीसरा एक और परिसर में टकराव का कांपता हुआ फोन वीडियो है - चीखें, पुलिस की रोशनी, एक भीड़ मौसम की तरह उमड़ रही है।

छात्र इनमें से किसी के लिए भी खोज नहीं करता है।

वे खातों का भी अनुसरण नहीं करते हैं।

फ़ीड पहले से ही आश्वस्त है कि क्या मायने रखता है।

यह हमारे समय की राजनीतिक प्रौद्योगिकी है: वह प्रणाली जो हर दिन हजारों बार तय करती है कि आप अगला क्या देखेंगे।

प्रभाव स्टैक

पिछली शताब्दी के अधिकांश समय के लिए, प्रभाव का मतलब प्रसारण था। आपने एक समाचार पत्र खरीदा, एक रेडियो स्पॉट प्रसारित किया, पर्चे छापे, शहर के चौक में बहस की। प्रतिक्रिया धीमी, अप्रत्यक्ष और महंगी थी।

आज, प्रभाव एक अलग स्टैक पर चलता है। यह सूक्ष्म लक्ष्यीकरण है - आबादी के किस हिस्से को लक्षित करना है, यह पता लगाना। यह अनुशंसाकर्ता वितरण है - लक्षित समूह के सामने क्या रखना है और किस अनुक्रम में। यह प्रभावों का मापन है - वॉच टाइम, रीवॉच, स्क्रॉल-झिझक, टिप्पणियाँ, शेयर। और यह पुनरावृत्ति है - जो काम करता है उसे तेजी से समायोजित करना और जो नहीं करता उसे त्यागना।

एक बार जब वे टुकड़े एक साथ लॉक हो जाते हैं, तो समझौता पार्टी बहस की तरह दिखना बंद कर देता है। यह एक थर्मोस्टेट की तरह दिखने लगता है: कमरे को महसूस करें, तापमान को धक्का दें, फिर से महसूस करें।

सूक्ष्म लक्ष्यीकरण टिकटॉक के साथ शुरू नहीं हुआ

सूक्ष्म लक्ष्यीकरण स्मार्टफोन फ़ीड से पुराना है।

अभियानों ने लंबे समय से मतदाता फ़ाइलों को उपभोक्ता और जनसांख्यिकीय डेटा के साथ विलय कर दिया है, फिर विशिष्ट खंडों के लिए अपील को अनुकूलित किया है। जो बदल गया, विशेष रूप से 2010 के शुरुआती वर्षों तक, वह गति थी: क्षण के अभी भी सामने आने के दौरान क्या काम कर रहा है, यह देखने की क्षमता।

ओबामा अभियान का 2012 डिजिटल संचालन पुरानी दुनिया और वर्तमान दुनिया के बीच एक उपयोगी पुल प्रदान करता है। उनकी टीमों ने वेब व्यवहार को लगभग वास्तविक समय में देखा और त्वरित प्रतिक्रिया के लिए इसका उपयोग किया। एक राष्ट्रपति बहस के दौरान, जब तत्कालीन मैसाचुसेट्स के गवर्नर मिट रोमनी ने "बाइंडर्स फुल ऑफ वीमेन" कहा, तो अभियान ने तुरंत उस वाक्यांश से जुड़े खोज विज्ञापन खरीदे और एक तथ्य पत्रक से जोड़ा; अभियान के डिजिटल प्रमुख ने उस शब्द की खोज करने वाले उपयोगकर्ताओं से "यातायात और जुड़ाव दोनों में तत्काल वृद्धि" का वर्णन किया।

यह टिकटॉक नहीं है। यह अभी भी खुला वेब है - खोज, विज्ञापन, लैंडिंग पृष्ठ। लेकिन बदलाव एक नई तर्क दिखाता है: जैसे ही व्यवहार होता है, उसे देखें, फिर कहानी के ठंडी होने से पहले ध्यान को पुनर्निर्देशित करें। जब लोहा गर्म हो तो वार करें।

एल्गोरिदमिक प्लेटफ़ॉर्म उस लूप को औद्योगिक बनाते हैं। सूक्ष्म लक्ष्यीकरण "किसे कौन सा मेलर मिलता है" के बारे में नहीं है। यह एक लाइव सिस्टम बन जाता है, वितरण और प्रतिक्रिया से जुड़ा हुआ है। विभिन्न जनसांख्यिकी को एक ही वास्तविकता के लक्षित संस्करण दिखाए जा सकते हैं, और सिस्टम सीखता है - बड़े पैमाने पर - प्रत्येक समूह कैसे प्रतिक्रिया करता है।

और "प्रतिक्रिया" के लिए स्पष्ट सहमति की आवश्यकता नहीं होती है। यह ध्यान, उत्तेजना और अस्थिरता हो सकती है: दो अतिरिक्त सेकंड का वॉच टाइम, एक रीवॉच, गुस्से में टाइप की गई और पोस्ट की गई टिप्पणी, एक समूह चैट में शेयर।

रैंकिंग सिस्टम सिर्फ वरीयता को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं। वे इसे आकार देते हैं।

हमें यह अनुमान लगाने की जरूरत नहीं है कि रैंकिंग लोगों को क्या देखते हैं, इसे बदलती है या नहीं। शोधकर्ताओं ने प्लेटफार्मों के अंदर इसका परीक्षण किया है।

राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही (PNAS) में प्रकाशित एक बड़े पैमाने के अध्ययन ने X पर एक "बड़े पैमाने पर यादृच्छिक प्रयोग" से डेटा लिया, जिसे तब ट्विटर के नाम से जाना जाता था, जिसने एक यादृच्छिक नियंत्रण समूह - लगभग दो मिलियन दैनिक सक्रिय खातों को सौंपा - एक उलटी-कालानुक्रमिक फ़ीड के लिए "एल्गोरिदमिक वैयक्तिकरण से मुक्त," ठीक उसी तरह जिससे रैंकिंग के प्रभावों को मापा जा सके। लेखकों ने कई देशों में राजनीतिक अभिनेताओं के बीच "एल्गोरिदमिक एम्पलीफिकेशन" में मापने योग्य अंतर की सूचना दी।

यह कुंजी है: रैंकिंग एक हस्तक्षेप है। जब कोई सिस्टम सामग्री को क्रमबद्ध करता है, तो यह तय करता है कि क्या मुख्य हो जाता है, क्या विशेष समूहों के लिए आम लगता है, क्या तत्काल दिखाई देता है, और क्या फीका पड़ जाता है। राजनीतिक शक्ति तब भी उभर सकती है जब कंपनी के अंदर कोई भी घोषणापत्र नहीं लिखता है। फ़ीड उपयोगकर्ता को प्रशिक्षित करता है। यह एक वातावरण है, और वातावरण व्यवहार को आकार देते हैं।

यही कारण है कि सार्वजनिक बहस अक्सर बिंदु को याद करती है।

लोग इस तरह बहस करते हैं मानो एकमात्र सवाल यह है कि क्या कोई प्लेटफ़ॉर्म किसी दृष्टिकोण को "सेंसर" करता है या "प्रचार धकेलता है"। वे चिंताएँ मायने रखती हैं। वे बस एक गहरी तंत्र के ऊपर बैठते हैं: रैंकिंग का साधारण कार्य, अरबों बार दोहराया जाता है, यह बदल देता है कि समाज किस बारे में बात करते हैं।

मापन: छिपी हुई शक्ति डैशबोर्ड है

प्रभाव स्टैक डैशबोर्ड द्वारा संचालित है।

एक प्रसारक को सप्ताहों बाद पता चल सकता है कि कोई संदेश उतरा या नहीं। एक मंच मिनटों के भीतर सीखता है कि क्या कोई क्लिप किसी विशेष स्थान पर एक विशिष्ट घंटे में 19 वर्षीयों के बीच प्रतिधारण बढ़ाता है, पिछले वीडियो के रणनीतिक रूप से निर्धारित अनुक्रम के बाद।

यह एक समझौता क्षमता बनाता है जिसके लिए पुराने संस्थान मेल खाने के लिए नहीं बनाए गए थे: मानव ध्यान पर त्वरित प्रयोग। सामग्री एक परिकल्पना बन जाती है। दर्शक एक जीवित प्रयोगशाला बन जाता है। सिस्टम जो काम करता है उसे रखता है।

विश्वविद्यालय एक सेमेस्टर में एक बार नीति अपडेट करते हैं। न्यूज़रूम दिनों में फ्रेमिंग को समायोजित करते हैं। विधायिकाएं महीनों में चलती हैं। फ़ीड दायरा और फ़ोकस दोपहर के भोजन से पहले पिवट कर सकता है।

गुस्सा लूप के अंदर क्यों जीतता है

प्रभाव स्टैक के बारे में एक कठिन सच्चाई यह है कि सभी भावनाएं इसमें समान रूप से अच्छी तरह से यात्रा नहीं करती हैं। उच्च-उत्तेजना वाली भावनाएं तेजी से आगे बढ़ती हैं क्योंकि वे कार्रवाई को प्रेरित करती हैं।

साझा करने के एक ऐतिहासिक अध्ययन में, जोनाह बर्गर और कैथरीन मिल्कमैन ने पाया कि वायरलता शारीरिक उत्तेजना से जुड़ी है: क्रोध और चिंता सहित उच्च-उत्तेजना वाली भावनाओं को उकसाने वाली सामग्री कम-उत्तेजना वाली भावनाओं जैसे उदासी को उकसाने वाली सामग्री की तुलना में फैलने की अधिक संभावना है।

राजनीति एक और त्वरक जोड़ती है: नैतिक भावना। सामाजिक मीडिया बहस के बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने वाले एक PNAS अध्ययन में पाया गया कि नैतिक-भावनात्मक भाषा प्रसार को बढ़ाती है; उनके नमूने में, एक संदेश में प्रत्येक अतिरिक्त नैतिक-भावनात्मक शब्द को साझा करने में पर्याप्त वृद्धि से जोड़ा गया था।

और नेटवर्क वातावरण में गुस्से के विशेष फायदे हैं। वीबो के विश्लेषण की एक कम्प्यूटेशनल विश्लेषण में पाया गया कि खुशी की तुलना में गुस्सा अधिक "संक्रामक" है और कमजोर सामाजिक संबंधों के साथ यात्रा करने में सक्षम है - जिसका अर्थ है कि यह एक तंग-बुने हुए समूह से परे जा सकता है और व्यापक समुदायों में फैल सकता है।

उन्हें एक साथ रखें और लक्ष्यीकरण तर्क लगभग यांत्रिक हो जाता है। गुस्सा लोगों को देखते रहता है। यह संभावना बढ़ जाती है कि वे इसे साझा करेंगे। यह स्थानीय क्लस्टर से बाहर निकलने और व्यापक नेटवर्क में फैलने की प्रवृत्ति रखता है। एक जुड़ाव-अनुकूलित प्रणाली में, गुस्सा सिर्फ एक भावना नहीं है। यह एक वितरण लाभ है।

पुनरावृत्ति: टॉकिंग पॉइंट्स का अनुकूलित विषयों के रूप में वापस आना

और फिर वहाँ पुराना प्रसारण चाल है - दोहराया गया वाक्यांश, टैगलाइन, टॉकिंग पॉइंट - नए कपड़ों में फिर से दिखाई दे रहा है।

टेलीविजन समाचार में, थीमिंग इसलिए काम करती थी क्योंकि दोहराव विचारों को आम लगता है। प्रभाव स्टैक में, सिस्टम विविधताओं का परीक्षण करता है। यह प्रतिधारण वक्र की निगरानी करता है, शेयर वेग और टिप्पणी तीव्रता देखता है। जो वाक्यांश बचे हैं वे वे हैं जो यात्रा करते हैं और नारों में कठोर हो जाते हैं जो "हर जगह" महसूस करते हैं, क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म ने ठीक-ठीक सीखा है कि "हर जगह" कहाँ है।

यही वह तरीका है जिससे एक नैतिक फ्रेम एक परिवहन तंत्र बन जाता है। एक छोटा वाक्यांश कैप्शन करना आसान है, हैशटैग करना आसान है, सिलाई और रीमिक्स करना आसान है। यह सिस्टम के लिए इसे पहचानना और उन दर्शकों की ओर मोड़ना भी आसान है जिन्होंने ऐतिहासिक रूप से उस भावनात्मक कुंजी पर प्रतिक्रिया दी है।

सत्यापन समस्या

प्रभाव स्टैक की एक दूसरी राजनीतिक तथ्य यह है कि बाहरी लोग वास्तविक समय में होने वाली चीजों को सत्यापित करने के लिए संघर्ष करते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म पारदर्शिता और शोधकर्ता पहुंच की ओर इशारा करते हैं। जबकि वे कार्यक्रम सार्थक हैं; कभी-कभी वे घटनाओं की गति से पिछड़ जाते हैं। प्रभाव स्टैक का लाभ धीमी निगरानी की दुनिया में गति है। जब आप पूरी प्रणाली नहीं देख सकते हैं - वितरण वजन, डाउनरैंकिंग नियम, अनुशंसा मार्ग, प्रवर्तन निर्णय - तो आप जैविक लहरों को एल्गोरिदमिक रूप से बढ़ी हुई लहरों से विश्वसनीय रूप से अलग नहीं कर सकते हैं, या यह मूल्यांकन कर सकते हैं कि क्या हस्तक्षेप तटस्थ या असममित थे।

यह श्रृंखला क्या करेगी

अगले किस्तों में, हम स्टैक के ऊपर चलेंगे।

हम भावना पहचान की जांच करेंगे और क्यों खराब प्रभाव निष्कर्षण भी खतरनाक हो सकता है जब संस्थान आउटपुट को सत्य के रूप में मानते हैं। हम चीन के परिचालन मॉडल को देखेंगे - पहचान संकल्प के साथ-साथ सेंसर कवरेज और डेटा फ्यूजन - और क्यों वास्तुकला किसी भी एकल सेंसर से अधिक मायने रखती है। हम टिकटॉक को एक वितरण परत के रूप में मानेंगे जहां पुनरावृत्ति तेज है और सत्यापन मुश्किल है। फिर हम एक परीक्षण मामले पर ढांचे को लागू करेंगे जिसे अमेरिकियों ने जिया: गाजा युद्ध के दौरान परिसर के विरोध गतिशीलता का उछाल, जिसे हम माप सकते हैं, और जिसे हम जिम्मेदारी से दावा नहीं कर सकते।

बिंदु "एल्गोरिदम ने यह किया" के रूप में सच्चे राजनीतिक विश्वास को कम करना नहीं है। लोग वास्तविक कारणों से विरोध करते हैं। संस्थान वास्तविक कारणों से विफल होते हैं। लेकिन ध्यान कार्यक्रम योग्य होने की दुनिया में, यह दिखावा करना अक्खड़ है कि फ़ीड केवल मनोरंजन है।

प्रभाव स्टैक राजनीति को प्रतिस्थापित नहीं करता है। यह उस तापमान को बदल देता है जिस पर राजनीति होती है।

और एक बार जब आप इसे देखते हैं, तो सवाल रुक जाता है कि क्या एक भी वीडियो "किसी चीज का कारण बना"।

सवाल यह बन जाता है: थर्मोस्टेट को कौन नियंत्रित करता है - और किसे इसका ऑडिट करने की अनुमति है?

इस लेख में व्यक्त विचार लेखक के विचार हैं और द एपोक टाइम्स या जीरोहेज के विचारों को आवश्यक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।

टायलर ड्यूरडेन
सोम, 04/06/2026 - 23:25