Zdroj: Notebook LM na základě textu
Sociální sítě jsou bojištěm o duše našich dětí!
Zdroj: ChatGPT
Právě jsem se pokusil udělat totéž, co každý den dělají sociální sítě. Chtěl jsem pomocí znepokojivého nadpisu získat vaši pozornost. Nadpis využívá skutečnosti, že pozornost člověka přednostně zachycují podněty signalizující nebezpečí, konflikt nebo ohrožení něčeho, na čem nám záleží. V tomto případě jde o to nejcennější – o naše děti. Rozdíl je v tom, že já svůj postup přiznávám hned v prvním odstavci. Sociální platformy většinou nikoli.
Mobil není problém, ale některé aplikace ano
O chytrých telefonech často mluvíme jako o zlu, které je nutné omezit nebo ve školách alespoň zakázat. Mobil sám o sobě ale není ani dobrý, ani špatný (odkaz na první příspěvek o mobilech).
Úvodní nadpis může čtenáře silně naladit i proti sociálním sítím a také z dalšího textu se může zdát, že má sloužit jako jejich jednoznačná kritika. Je proto třeba zdůraznit, že stejně jako mobily ani sociální sítě samy o sobě nejsou jednoznačně škodlivé. Umožňují například udržovat vztahy, sdílet zkušenosti, učit se od druhých nebo vytvářet komunity lidí se společnými zájmy. Mnohé školy i učitelé je využívají ke komunikaci nebo sdílení vzdělávacího obsahu. Rozhodující proto není samotná existence sociálních sítí, ale způsob jejich návrhu a používání.
Problém ve škole začíná ve chvíli, kdy se z pracovního nástroje stává brána do prostředí, jehož hlavním cílem je přimět uživatele, aby se pravidelně vraceli a vykonávali na platformě činnosti, které lze měřit a zpeněžit. Chytré telefony jsou přitom uzpůsobeny tomu, aby vytvářely bránu do mnoha takových prostředí. Abychom pochopili sociální sítě, musíme nejprve pochopit, jak ovlivňují naše myšlení a učení a jak celkově interagují s naším mozkem.
Jak fungují sociální sítě?
Pro lepší pochopení fungování sociálních sítí můžeme zjednodušeně rozlišit čtyři úrovně, které jsou však při zajišťování jejich funkcí vzájemně provázány a doplňují se.
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Na ekonomické úrovni je určován obchodní model, z něhož je zřejmé, z čeho platforma získává příjmy. U společnosti Meta pocházelo v roce 2025 přibližně 196 miliard z celkových 201 miliard dolarů výnosů z reklamy. Meta ve své výroční zprávě přímo spojovala růst reklamních zobrazení s počtem uživatelů a mírou jejich zapojení.
Úroveň funkcí a pravidel určuje uspořádání platformy, tedy základní pravidla a logiku jejího fungování. Určuje například, zda je hlavním prostředím chronologický, nebo personalizovaný proud obsahu. Podstatné je také to, co systém měří – tedy jaké má optimalizační cíle a metriky – a jak je obsah vybírán a řazen.
Úroveň interakčního designu určuje uspořádání uživatelského rozhraní. Jde o to, co člověk na displeji přímo vidí a ovládá, například počet reakcí, automatické spuštění dalšího videa nebo nekonečné rolování.
Konečně umělá inteligence je technologií prostupující všemi předchozími úrovněmi. Průběžně spolurozhoduje o tom, jaký konkrétní obsah uvidíme. Jde hlavně o strojové učení a neuronové sítě, které se z našeho předchozího chování učí předvídat, jaký obsah s největší pravděpodobností vyvolá další sledování, reakci nebo jiné žádoucí jednání.
Je to boj o pozornost?
Zatímco psychologové se už více než století snaží přesně objasnit, co pozornost znamená a jak funguje, sociální sítě tuto otázku vlastně příliš neřeší. Experimentují s daty milionů uživatelů, která mají každodenně k dispozici. Kombinace videí, barev, zvuků, titulků nebo doporučení jsou průběžně testovány a následně se vyhodnocuje, co vede k delšímu sledování a častějším návratům. Každým dnem jsou tyto systémy v předvídání lidského chování o něco lepší.
Právě tato bezprostřední zpětnovazební smyčka představuje jeden z největších rozdílů oproti televizi, knihám nebo jiným médiím minulého století. U nich byla – a stále je – zpětná vazba získávána s poměrně dlouhou prodlevou a komplikovaně.
Jaké kognitivní strategie využívají algoritmy sociálních sítí?
Ať se nám to jako učitelkám a učitelům líbí, nebo ne, algoritmy sociálních sítí částečně využívají podobné principy a mechanismy jako dobří vyučující. Dobrý učitel či učitelka se snaží navázat na předchozí znalosti a dovednosti, vzbudit zájem, upoutat pozornost, motivovat k setrvání u dané problematiky, poskytnout zpětnou vazbu a podpořit pokračování v učení.
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Na rozdíl od vyučujících, jejichž cílem by mělo být, aby žáci učivu hlouběji porozuměli a dlouhodobě si ho zapamatovali, je cílem některých sociálních sítí zajistit co nejdelší zapojení uživatele. I když některé postupy využívané při fungování sociálních sítí skutečně vycházejí z behaviorálních věd, nemusí vždy jít o důsledné přebírání poznatků z psychologie učení nebo neurověd. Často postačuje, že platforma průběžně testuje různé varianty a ponechává ty, které zvyšují sledovanou metriku.
Máme se tedy z těchto mechanismů co naučit? Pojďme se na ně podívat blíže a třeba se jimi i nechat inspirovat.
Operantní podmiňování – odměna, ale jenom občas
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Snažíte se svým žákům neustále přinášet zajímavé a atraktivní učivo? U sociálních sítí připomíná proměnlivost obsahu a sociálních odměn mechanismus nepravidelného posilování. Ten funguje tak, že při otevření aplikace se nemusí dít nic mimořádného. Občas se ale objeví obsah, který vyvolá silnou emoční nebo sociální odezvu, a to pak vede k opakovanému otevírání aplikace.
Tento mechanismus vychází z operantního podmiňování. Chování odměňované pouze někdy může být vůči vyhasnutí odolnější než chování odměňované pravidelně.
Čím rychleji jsem odměněn, tím snadněji se učím
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Dozvídají se vaši žáci a studenti výsledky hodnocení v řádu dnů, nebo třeba až po týdnu? Sociální sítě reagují na jednání uživatele okamžitě a bez prodlevy.
Základním pravidlem je časová blízkost jednání a jeho posílení, tedy okamžité poskytování zpětné vazby. Čím rychleji následuje po určitém jednání důsledek, tím snadněji se mezi nimi vytváří naučená vazba.
Sociální sítě v tomto případě převádějí zpětnou vazbu do viditelných a zejména snadno srovnatelných ukazatelů, například počtu reakcí nebo sledujících. Pokud po zveřejnění příspěvku rychle narůstají počty zhlédnutí a objevují se „lajky“, je posílení výraznější. Tím se zvyšuje sociální a emoční význam daných ukazatelů.
Veřejné uznání a začlenění – kdo by je nechtěl…
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Sociální sítě pracují s mechanismy takzvané sociální validace, které mohou fungovat jako společenská odměna a posilovat určité chování. Počty „lajků“, zhlédnutí a podobných ukazatelů se stávají formou důkazu úspěšnosti a zároveň podporují normativní konformitu. Jde o tendenci přizpůsobovat se skupině tak, aby byl člověk přijat a nebyl vylučován. Z naší přirozenosti vyplývá, že se sociálního vyloučení obáváme.
Viditelné ukazatele popularity zároveň podporují sociální srovnávání. Uživatel porovnává počty reakcí a sledujících s výsledky ostatních. Experimentální výzkum ukázal, že dospívající častěji označili obsah jako oblíbený, pokud u něj viděli vysoký počet „lajků“. „Lajky“ a počty zhlédnutí fungují jako veřejné signály popularity, skupinového schválení a společenské významnosti.
Ušito přesně „na míru“
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Asi všichni víme, že sociální sítě průběžně přizpůsobují nabízený obsah konkrétnímu uživateli podle jeho předchozího chování. Personalizace zvyšuje pravděpodobnost, že uživatel uvidí obsah související s jeho zájmy, postoji nebo identitou. Psychologie zná takzvaný efekt vztahování k vlastnímu já, při němž jsou pro nás informace spojené s vlastní osobou zpravidla atraktivnější a lépe si je pamatujeme.
Současně může být zesilováno také konfirmační kognitivní zkreslení, tedy sklon upřednostňovat informace odpovídající vlastním názorům a vyhýbat se informacím, které jim odporují.
Never Ending Story
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Sociální sítě průběžně načítají další obsah, aniž by uživatel narazil na přirozený konec nebo musel pokračování vědomě zvolit. Tím se podporuje automatizace chování, protože pokračování je nastaveno jako výchozí stav. Další obsah se objeví bez rozhodnutí uživatele, zatímco ukončení činnosti vyžaduje vědomý krok. Automatické pokračování je navíc posilováno výše uvedeným očekáváním možné odměny.
Negativní má větší váhu
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Bylo zjištěno, že u průměrně dlouhého titulku zvýšilo každé další negativní slovo míru prokliku přibližně o 2,3 %. Studie zkoumala titulky internetového zpravodajství. Zdá se tedy, že negativní slova v titulcích zvyšují pravděpodobnost kliknutí.
Základním mechanismem je v tomto případě zkreslení ve prospěch emočně významných podnětů. Lidská pozornost navíc přednostně registruje podněty signalizující nebezpečí, strach, konflikt nebo sociální význam. Zvláštní roli proto hraje negativní zkreslení, tedy sklon věnovat negativním informacím větší pozornost a přisuzovat jim větší váhu než srovnatelně intenzivním informacím pozitivním.
Co z toho plyne pro školy a učitele?
Opakované vracení se k sociálním sítím bychom u žáků ani u sebe neměli vysvětlovat pouze slabou vůlí, nedostatkem kázně nebo nezájmem o výuku. Sociální sítě jsou založeny na mechanismech vyplývajících z naší lidské přirozenosti.
Tyto mechanismy známe z kognitivních věd a mnohé z nich mají své místo také ve vzdělávání. V tomto kontextu mohou být sociální sítě dokonce inspirativní. Inspiraci může představovat například včasná a srozumitelná zpětná vazba, zdůraznění osobního a společenského významu vzdělávacího obsahu nebo vytváření podmínek, v nichž žáci zažívají pokrok. Rozdíl však spočívá v cíli. Krátkodobé zaujetí nelze zaměňovat s učením a počet okamžitých reakcí nelze ztotožňovat s jeho kvalitou.
Jsem přesvědčen, že školy mají v tomto ohledu zásadní postavení a poslání. Jejich hlavním úkolem je nejen tyto mechanismy pojmenovávat, ale také učit žáky, aby je dokázali chápat a vysvětlovat. Žáci by měli rozumět tomu, co ovlivňuje jejich jednání a psychiku. Měli by chápat, proč je obtížné přestat s rolováním, proč veřejné ukazatele popularity mění hodnocení obsahu, proč jsou osobně přizpůsobené informace přesvědčivější než informace bez osobního kontextu a proč negativní sdělení přitahují větší pozornost.
Zdroj: Notebook LM na základě textu
Nejde jen o mediální gramotnost, ale také o poznání vlastního učení a o seberegulaci. Teprve když člověk určitý mechanismus rozpozná, získává možnost rozhodnout se, zda se jím nechá vést. To je základ přežití v dnešním světě (nejen) sociálních sítí. Jde o kompetenci, kterou bychom si všichni měli osvojit.
U dospívajících je však schopnost odolávat uvedeným mechanismům omezenější než u dospělých – a právě tomu bude věnována další část.
Použité zdroje
HOMMEL, Bernhard; CHAPMAN, Craig S.; CISEK, Paul; NEYEDLI, Heather F.; SONG, Joo-Hyun a WELSH, Timothy N. No one knows what attention is. Attention, Perception, & Psychophysics. 2019, 81, 2288–2303.
LINDSTRÖM, Björn; BELLANDER, Martin; SCHULTNER, David T.; CHANG, Allen; TOBLER, Philippe N. a AMODIO, David M. A computational reward learning account of social media engagement. Nature Communications. 2021, 12, článek 1311.
META ENGINEERING. Building text animations for Instagram Stories. 2022.
META ENGINEERING. Scaling the Instagram Explore recommendations system. 2023.
META PLATFORMS, INC. Meta Reports Fourth Quarter and Full Year 2025 Results. 2026.
NICKERSON, Raymond S. Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises. Review of General Psychology. 1998, 2(2), 175–220.
RIXEN, Jan Ole; MEINHARDT, Luca-Maxim; GLÖCKLER, Michael; ZIEGENBEIN, Marius-Lukas; SCHLOTHAUER, Anna; COLLEY, Mark; RUKZIO, Enrico a GUGENHEIMER, Jan. The Loop and Reasons to Break It: Investigating Infinite Scrolling Behaviour in Social Media Applications and Reasons to Stop. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2023, 7(MHCI), článek 228, 1–22.
ROBERTSON, Claire E.; PRÖLLOCHS, Nicolas; SCHWARZENEGGER, Kaoru; PÄRNAMETS, Philip; VAN BAVEL, Jay J. a FEUERRIEGEL, Stefan. Negativity drives online news consumption. Nature Human Behaviour. 2023, 7, 812–822.
SERBUN, Sarah J.; SHIH, Joanne Y. a GUTCHESS, Angela H. Memory for details with self-referencing. Memory. 2011, 19(8), 1004–1014.
SHERMAN, Lauren E.; HERNANDEZ, Leanna M.; GREENFIELD, Patricia M. a DAPRETTO, Mirella. What the brain “Likes”: Neural correlates of providing feedback on social media. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 2018, 13(7), 699–707.
SHERMAN, Lauren E.; PAYTON, Ashley A.; HERNANDEZ, Leanna M.; GREENFIELD, Patricia M. a DAPRETTO, Mirella. The Power of the Like in Adolescence: Effects of Peer Influence on Neural and Behavioral Responses to Social Media. Psychological Science. 2016, 27(7), 1027–1035.
Napsat komentář