Algoritmus vám neukazuje svět, jen jeho výběr

Je sedm hodin čtrnáct minut. Dva lidé stojí ve stejné tramvaji, několik metrů od sebe, a oba otevřou telefon.

První během pěti minut uvidí napadení na ulici, politickou hádku, ekonomickou hrozbu a video, které má dokázat, že se svět úplně zbláznil. Druhý uvidí francouzského buldočka, nový nástroj umělé inteligence, levnou letenku a krátký příběh člověka, který změnil kariéru.

Žádný z těch příspěvků nemusí být falešný. Nejmocnější redakční rozhodnutí není napsat větu. Je rozhodnout, která věta se ke čtenáři vůbec dostane.

Tradiční redakce pracuje s omezeným prostorem. Stránka, vysílací čas, obálka. Digitální platforma má opačný problém. Obsahu je příliš mnoho. Doporučovací systém není doplněk. Je to základní infrastruktura pozornosti.

TikTok řadí videa podle kombinace signálů. Interakce uživatele, informace o videu, nastavení účtu. Dokoukání delšího videa může být silnější signál než společná země diváka a autora.

YouTube podobně používá sledovací a vyhledávací historii, odběry, lajky, dislajky, zpětnou vazbu „nezajímá mě“ a průzkumy spokojenosti.

Základní logika je u obou podobná. Z obrovského množství možností odhadnout, co má nejvyšší pravděpodobnost, že bude pro konkrétního člověka v konkrétní chvíli relevantní.

Stroj nemůže optimalizovat neurčitou větu typu „ukaž člověku to, co je pro jeho život dlouhodobě nejdůležitější“. Pravda, důvěryhodnost, duševní pohoda nebo pluralita jsou hodnoty. Pro model se musí stát číslem, kategorií, predikcí.

Dokoukané video není totéž co hodnotné video. Komentář není totéž co souhlas. Dlouhé zastavení není vždy zájem. Může to být šok, odpor nebo snaha pochopit, co člověk právě vidí.

Pro systém je každé pozorovatelné chování stopa. Algoritmus přímo nevidí význam, který má obsah pro člověka. Vidí proxy. Chování, které s tím významem může souviset, ale nemusí ho přesně reprezentovat.

Personalizace není jednosměrný proces. Algoritmus sleduje, co uděláte, a podle toho změní nabídku. Nová nabídka ovlivní, čemu věnujete pozornost. Vaše reakce se stane dalším signálem.

Když se jednou zastavíte u videa o kriminálním případu, systém vyzkouší další. Po týdnu může feed působit, jako by se kriminalita stala hlavním tématem společnosti. Možná se společnost nezměnila. Změnila se pravděpodobnost, že právě tohle téma dostanete.

Efekt se přenáší i na tvůrce. Když rychlý háček funguje, vzniká víc rychlých háčků. Když konflikt přináší reakce, vzniká víc konfliktu. Když nuance zpomaluje, může být zkrácená. Ne proto, že je nepravdivá. Protože prohrává v soutěži o pozornost.

U algoritmického feedu je část editace neviditelná. Nevíme, kolik alternativních příspěvků mohlo být na stejném místě. Nevidíme článek, který získal o několik bodů nižší skóre. Nemůžeme nesouhlasit s argumentem, který jsme nikdy nedostali.

Nemůžeme si ani všimnout, že téma není celospolečenskou posedlostí. Je jen dominantou našeho feedu.

To je blízké klasické myšlence nastolování agendy. Média nemusí lidem říkat, co si mají myslet. Mohou výrazně ovlivnit, o čem budou přemýšlet. Personalizovaný feed tu logiku posouvá dál. Agenda už nemusí být společná.

Lidé si vybírali podobně smýšlející přátele a noviny dávno před sociálními sítěmi. Algoritmus často nevytváří preference z ničeho. Zesiluje a automatizuje výběr, na kterém se uživatel sám podílí.

Studie Facebooku v Nature z roku 2023 zjistila, že většina obsahu, který uživatelé viděli, pocházela z politicky podobných zdrojů. Experimentální snížení té expozice zhruba o třetinu změnilo složení feedu. Nezpůsobilo ale měřitelné změny v osmi ukazatelích postojů a polarizace.

Související experiment v Science, také z roku 2023, přepnul během amerických voleb 2020 část lidí na Facebooku a Instagramu na chronologický feed. Expozice se výrazně změnila. Detekovatelné změny politických postojů studie nenašla.

To brzdí větu „stačí vypnout algoritmus a společnost se přestane polarizovat“. Nestačí. Neznamená to ale ani opak, že algoritmy nemají účinky. Měřily se konkrétní platformy, konkrétní zásahy a konkrétní období.

Různé studie měří různé platformy, různé zásahy a různé výsledky.

Randomizovaný experiment na síti X, publikovaný v Nature v roce 2026, zjistil, že algoritmický feed zvýšil zapojení a posunul některé postoje konzervativním směrem. Stranickou identitu nezměnil.

Audit TikToku během amerických voleb 2024 pracoval s 323 účty a 280 tisíci doporučeními. Našel systematické asymetrie v politické expozici. Změnu názorů neměřil.

Jiný experiment na X, publikovaný v Science v roce 2025, přeřadil obsah se stranickou nevraživostí. Hodnocení politické protistrany se u 1 256 účastníků posunulo o víc než dva body na stobodové škále. Šlo o desetidenní zásah do pořadí, ne o vypnutí celé sítě.

Rozdílné výsledky nejsou nutně rozpor. Mohou popisovat rozdílné editory.

Evropský akt o digitálních službách zachází s doporučovacími systémy jako s oblastí veřejného zájmu. Velké platformy mají být transparentní, posuzovat systémová rizika a nabídnout variantu doporučování, která nestojí na profilování.

TikTok v souvislosti s tímto aktem v Evropě umožnil personalizaci vypnout a feed sledovaných účtů řadit chronologicky.

Ani nepersonalizovaný feed ale není bez editora. Popularita je editor. Chronologie je editor. Rozdíl je v tom, jestli člověk princip výběru zná a může mezi principy přepínat.

Část redakce si lze vzít zpět i bez iluze, že tím člověk uvidí „celý svět“. Stojí za to rozlišit „je to všude“ a „je to všude v mém feedu“. U důležitého tématu jít pro zdroj přímo, nečekat na doporučení. Používat volby „nezajímá mě“, blokování témat a správu historie. Občas přepnout na chronologický nebo neprofilovaný feed. Držet si přímé zdroje mimo síť, třeba newsletter, RSS nebo web instituce. A všímat si, která emoce člověka na obrazovce drží. Zájem, strach, nebo vztek.

Bez výběru by se v digitálním prostoru nikdo nevyznal. Každé zjednodušení světa je ale zároveň jeho interpretace.

Pořadí vytváří důležitost. Opakování vytváří normalitu. Vynechání vytváří neviditelnost.

Závažné nebezpečí nespočívá v tom, že algoritmus lidem přímo vloží do hlavy určitý názor. Subtilnější moc má ve chvíli, kdy každému připraví jiný seznam otázek, nad kterými bude přemýšlet.

- TikTok Newsroom. How TikTok recommends videos. YouTube Help. How YouTube recommendations work.
- Nyhan, B. a kol. (2023). Like-minded sources on Facebook are prevalent but not polarizing. Nature. Guess, A. M. a kol. (2023). Science.
- Gauthier, G. a kol. (2026). The political effects of X’s feed algorithm. Nature. Ibrahim, H. a kol. (2026). Audit TikToku za volby 2024. Nature.
- Piccardi, T. a kol. (2025). Reranking partisan animosity. Science.
- Evropská komise, povinnosti velmi velkých platforem podle aktu o digitálních službách. TikTok Newsroom Europe (2023), nepersonalizovaný feed.

Původně publikováno na jinykontext.cz: https://jinykontext.cz/clanek/algoritmus-jako-editor-naseho-sveta