{"CACHEDAT":"2026-05-27 16:25:40","TRANSLATEDAT":"2026-05-27 16:25:40","SOURCESIGNATURE":"e60b88bd6d7b3c71f7e12fe57b14f89a9e6878cc2949671a0bb004fa9e4abe88","SLUG":"information-circulation-visibility-7ESlNDSxYa","MARKDOWN":"# Видимост и популярност на информацията\n\nВидимостта на информацията се отнася до това дали и колко видимо определени информационни елементи, теми, източници или акаунти се появяват пред потребителите в цифрова среда. Информацията, която съществува в индекса или мрежата на дадена платформа, не достига автоматично до всички потребители, нито до тях по един и същи начин.\n\nВидимостта е резултат от две взаимодействащи си сили:\n\n* как се разпространява информацията (споделяне, преразпределение, разпространение) и\n* по какъв начин тя се появява на видно място, изтласква се надолу или се филтрира.\n\n\n:::предупреждение\n**Разграничаването на надеждността и видимостта е от съществено значение за информационната грамотност.**\n\n* **Надеждността** зависи от това кой е създал даден материал (автор) и как е бил редактиран (редакционна проверка) - а не от това кой го е споделил, от средата, в която се е появил, или от това колко видимо се е появил.\n* **Видимостта** зависи от това кой споделя даден материал, от механизмите, които го извеждат на повърхността, и от практиките, чрез които той се разпространява. Видимостта не е мярка за надеждност.\n\nНапример, статия, която е споделена чрез ретуит: акаунтът, който я е споделил, и платформата, която я е разпространила, са повлияли на нейната видимост - но статията има свой автор и редакционна история, чиято надеждност трябва да се оценява отделно.\n\n:::\n\n# Информационен тираж: Споделяне, препращане, свързване, репостиране, цитиране\n\nХората, акаунтите (включително ботовете) и организациите разпространяват съществуващи информационни елементи чрез споделяне, препращане, свързване, повторно публикуване, цитиране или друго разпространение.\n\n→ Когато даден информационен елемент се предава с добавен коментар, тълкуване или преформулиране, се създава нов информационен елемент с нов автор.\n\n# Популяризиране и видимост на информация, основана на източника\n\nПрактики, инициирани от източниците - тези, които създават, публикуват или популяризират информационни обекти. Източниците включват индивидуални потребители, създатели на съдържание, организации, рекламодатели и оператори на уебсайтове. За разлика от механизмите, управлявани от платформата, тези практики се движат от самите източници, които решават как да направят съдържанието си видимо. Те действат в два режима: чрез адаптиране на съдържанието към системите за класиране на платформите (Reach, Direct Addressing, SEO, SMO, Platform-specific Optimisation) или чрез директно заплащане за поместване (Paid Placements).\n\n## Account Reach\n\nРазмерът и структурата на потенциалната аудитория на даден споделящ.\n\nОбхватът се определя от няколко фактора:\n\n* #### брой последователи или абонати\n* #### статус на проверка\n* положение на #### акаунта: възраст, история на ангажираност, репутация на платформата\n\nОбхватът влияе на видимостта по два начина:\n\n* *директно*: елементите, споделени от акаунти с висок обхват, се появяват в повече канали в момента на споделяне\n* *непряко*: акаунтите с висок обхват генерират повече сигнали за ангажираност, които алгоритмите на платформата използват, за да повишат позициите в класацията (→ Algorithmic Gatekeeping)\n\n→ Обхватът варира в широки граници: частен акаунт със 100 последователи и публичен акаунт с един милион последователи имат коренно различни мащаби на влияние върху видимостта.\n\n## Директно адресиране\n\nМеханизми, чрез които споделящите насочват вниманието си към конкретни получатели, което води до незабавна видимост за тези потребители чрез известия в платформата.\n\nПримери:\n\n* #### @mentions\n* #### маркиране (в снимки, публикации или теми)\n* #### цитиране на туитове и споменавания в отговор\n* #### групови директни съобщения\n* #### адресиране на пощенски списък (To, CC)\n\n→ Директното адресиране се различава от обикновеното споделяне: целевият потребител получава елемента директно чрез известие, независимо дали иначе би го срещнал чрез своя канал.\n\n→ Директното адресиране е хибриден механизъм. Той работи от страна на потребителя, но функционира чрез инфраструктурата на платформата (системите за уведомяване). Ефектът от него е незабавна изява на адресирания потребител.\n\n## Оптимизация за търсачки (SEO)\n\nПрактики от страна на източника за адаптиране на **уебсайтовете** - тяхното съдържание, метаданни и структура на връзките - така че да се класират на по-предно място в резултатите на **търсачките с общо предназначение** (Google, Bing, DuckDuckGo и др.).\n\nОбщите практики включват:\n\n* проучване на ключови думи и интегрирането им в заглавия, заглавия, основен текст\n* оптимизиране на метаданните (заглавни тагове, метаописания, алтертекст)\n* изграждане на връзки (придобиване на входящи връзки от авторитетни сайтове)\n* структура на сайта и вътрешно свързване\n* скорост на страницата и удобство за мобилни устройства\n* създаване на съдържание, което отговаря на намеренията за търсене\n\n→ SEO е най-формализираната дисциплина за оптимизация, тъй като сигналите за класиране в търсачките са относително стабилни и добре документирани (Lewandowski et al.). Специализирани специалисти, агенции и инструменти за SEO подпомагат нейното практикуване.\n\n→ SEO оптимизацията не променя начина, по който търсачките класират страниците - тя адаптира уебсайта, за да отговаря на съществуващите критерии за класиране. Издателите могат да оформят това, което вижда алгоритъмът, но не и начина, по който решава.\n\n## Оптимизация на социалните медии (SMO)\n\nПрактики от страна на източника за постигане на максимална видимост, ангажираност и възможност за споделяне на съдържание в платформите на социалните медии.\n\nОбщите практики включват:\n\n* стратегии за хаштагове (тренди или специфични за темата тагове)\n* време за публикуване (когато целевата аудитория е активна)\n* избор на формат на съдържанието (кратки видеоклипове, въртележки, макари)\n* дизайн на заглавията и кукичките (бързо привличане на вниманието)\n* насърчаване на ангажираността (въпроси, анкети, призиви за действие)\n* повторно използване на съдържанието в различни платформи\n\n→ SMO е по-малко формализирана от SEO, тъй като сигналите за класиране в социалните медии са по-непрозрачни и специфични за платформата. Практиките се променят с промяната на алгоритмите.\n\n## Оптимизация, специфична за дадена платформа\n\nСтратегии за оптимизация, съобразени с конвенциите и логиката на класиране на отделните платформи - извън общите принципи на SEO или SMO.\n\n* TikTok: привличане на зрителите в първите три секунди, използване на тенденциозни звуци, вертикално видео с кратка форма\n* Инстаграм: висококачествени визуални материали, стратегия Reels-first, смесване на хаштагове\n* YouTube: дизайн на миниатюри, оптимизация на времето за гледане, заглавия и описания, богати на ключови думи\n* LinkedIn: професионални публикации в дълга форма, местно публикуване, ангажираност в мрежата\n* X (Twitter): кратки обръщения, теми, отговаряне на акаунти с голям обхват\n\n→ Специфичната за платформата оптимизация изисква разбиране на системата за класиране на всяка платформа, поведението на аудиторията и предпочитанията за формат на съдържанието. Това, което работи в TikTok, рядко работи в LinkedIn.\n\n## Платени места и реклама\n\nПрактика на заплащане за видимост от страна на източника - спонсорирано съдържание, поставено редом с органично съдържание, обикновено чрез реклама.\n\nЧесто срещани форми:\n\n* спонсорирани резултати от търсенето (реклами в търсачките)\n* спонсорирани публикации и промотирано съдържание (социални медии)\n* дисплейни реклами (банери, видеоклипове)\n* партньорства с влиятелни личности (платено сътрудничество)\n\n→ Платените места заобикалят системите за органично класиране: вместо да оптимизира съдържанието, за да се класира добре, източникът плаща директно на платформата за мястото.\n\n→ Понякога те са ясно обозначени (\"Спонсорирани\", \"Реклама\"), а понякога само слабо се отличават от органичните резултати. Стандартите за етикетиране варират в зависимост от юрисдикцията и платформата.\n\n# Популяризиране на информацията от страна на платформата и поддържане на портала\n\n\n:::предупреждение\nТова, което потребителите действително виждат, рядко е продукт на един-единствен механизъм. В една търсачка алгоритмично подреденият списък с органични резултати се представя наред с платени публикации, обобщения, генерирани от изкуствен интелект, а понякога и редакционни акценти - а основните сигнали за класиране могат да бъдат умишлено повлияни чрез *оптимизация за търсачки*. Във фийда на социална медия алгоритмично подредените публикации се появяват до спонсорирано съдържание, препоръчани акаунти и тенденции. Всеки компонент следва своя собствена логика и допринася за съставния резултат на видимостта.\n\n:::\n\n## Редакционно куриране\n\nРъчно кураторство от страна на платформата: информационни елементи, които са умишлено включени от редакционни екипи или оператори на платформата, а не се появяват чрез алгоритмично класиране.\n\nПримери:\n\n* препоръчани фрагменти в резултатите от търсенето\n* подбрани рубрики с тенденции\n* избрани от редактора истории в агрегаторите на новини\n* промотирани от платформата хаштагове\n* Избори на редактора в магазините за приложения\n* препоръчани създатели или акаунти\n\n→ Редакторските акценти са наред с алгоритмичните механизми и отразяват собствените преценки на платформата за това кое съдържание заслужава да бъде показано на видно място.\n\n→ За разлика от алгоритмичните мерки за контрол (куриране и персонализиране), редакторските мерки за контрол включват човешки редакторски решения от страна на самата платформа. От функционална гледна точка това е форма на *редакторско поддържане на редакцията* ) - извършвано от платформата, а не от традиционните издатели.\n\n## Алгоритмичен контрол на достъпа\n\n**Алгоритмичният Gatekeeping** се отнася до ролята на алгоритмите при вземането на решения кои информационни елементи до кои потребители да достигнат - дигитален аналог на *Editorial Gatekeeping* (→ Информация, източници и информационна среда → Редакционен преглед). Тя включва както **селекция** (това, което се появява на повърхността и се класира високо), така и **изключване** (това, което се филтрира, понижава или скрива).\n\nАлгоритмичната охрана действа в различни видове платформи:\n\n* в **търсачките** алгоритмите подбират и подреждат резултатите въз основа на заявките\n* в **социалните медии** алгоритмите решават кои публикации да се появят по-ярко\n* в **платформи за видео** алгоритмите предлагат какво да гледате след това\n* в **базирани на изкуствени интелектуални активи системи за отговаряне** алгоритмите генерират, обобщават или синтезират отговори\n\nАлгоритмичното пазене на портала работи в два режима, които често работят заедно: общи операции, прилагани за всички потребители (*Алгоритмично куриране*), и индивидуално адаптиране въз основа на проследени сигнали от потребителите (*Алгоритмично персонализиране*).\n\n### Algorithmic Curation\n\nОбщи алгоритмични операции, прилагани за всички потребители - те определят каква информация е достъпна в платформата, независимо кой е потребителят.\n\n* **Потърсване и индексиране** - *Кои информационни елементи стават достъпни за показване?\n * търсачки, които обхождат мрежата\n * агрегатори на съдържание, индексиращи източници на новини\n * магазини за приложения, които каталогизират наличните приложения\n* **Филтриране и модериране** - *Кои елементи се блокират или понижават класацията си съгласно правилата на платформата?*\n * филтри за спам\n * премахване на съдържание, нарушаващо правилата (реч на омразата, незаконно съдържание, графични материали)\n * понижаване на класацията на материали с ниско качество или подвеждащи материали\n* **Оценка на качеството** - *Кои източници или материали се оценяват като по-достоверни или по-качествени?*\n * търсачките санкционират сайтове с ниско качество\n * агрегатори на новини, класирани по авторитет на източника\n * класиране в академичните търсачки, повлияно от рецензиите\n* **Откриване на тенденции** - *Кои елементи се появяват като популярни в момента?*\n * тенденции в социалните платформи\n * водещи класации в стрийминг услугите\n * раздели \"Какво се случва\" и \"Днешните заглавия\"\n * популярни хаштагове\n\n→ Алгоритмичното куриране определя *пула* от информация, налична в платформата. Тя до голяма степен функционира по един и същ начин за всички потребители.\n\n### Алгоритмично персонализиране\n\nАлгоритмични операции, които адаптират подбора, реда и представянето на информацията за отделните потребители въз основа на проследените от тях сигнали. Тези сигнали се натрупват с течение на времето в потребителски истории, от които се ползват алгоритмите.\n\n→ Двама потребители на една и съща платформа - дори с една и съща заявка - обикновено виждат значително различно съдържание.\n\n* **Персонализирано класиране** - *Кои елементи са подредени по-високо за този потребител?\n * персонализирани резултати от търсенето (местоположение, история, подреждане на профила)\n * подреждане на каналите на социалните медии (канали \"За вас\", \"Топ публикации\")\n * класиране, основано на ангажираност - оптимизация за прогнозирано взаимодействие, доминиращо в социалните медии\n* **Препоръки** - *Кои елементи са предложени на този потребител извън това, което той активно е поискал?*\n * списъци с видеоклипове \"Препоръчано за вас\"\n * предложени акаунти, групи или теми за следване\n * \"Хора, които може би познавате\"\n * свързани статии, подобни продукти, \"Следващото\"\n* **Персонализирана реклама** - *Кои реклами са насочени към този потребител?*\n * реклами за търсене, съобразени с предишни заявки\n * спонсорирани публикации в социалните медии въз основа на профила и поведението\n * пренасочени реклами за показване на уебсайтове\n * партньорства с влиятелни личности, съобразени с интересите на аудиторията\n\n→ Двама потребители на една и съща платформа - дори с една и съща заявка - обикновено виждат значително различно съдържание.\n\n→ Персонализацията създава **обратна връзка**: това, което потребителите правят, влияе на това, което виждат след това, а това, което виждат след това, може да повлияе на това, което правят.\n\n#### ☑ Сигналите на потребителите, проследявани от платформата за алгоритмично персонализиране\n\nДействия, които потребителят извършва - активно или пасивно - в рамките на информационен канал, които могат да бъдат проследени и използвани от алгоритми за персонализиране на избора и видимостта на информационните елементи.\n\n→ Действията на потребителя не се ограничават до умишлени взаимодействия, като например кликване или харесване. Много от действията са пасивни или автоматични, като например колко дълго потребителят остава на дадена страница, колко далеч скролира или къде се намира. Потребителите често не осъзнават, че тези действия влияят на това, което ще срещнат след това.\n\n| Тип | Какво представлява | Примери |\n|------|------------|----------|\n| **Изрична обратна връзка** | Преднамерени взаимодействия, които потребителят избира да извърши | - търсене / заявки за търсене
- кликвания
- харесвания / реакции
- коментари / отговори
- споделяния / препращания / препращания
- следване / абониране
- запазване / отметки
- оценки / рецензии
- покупки / изтегляния |\n| **Скрито поведение** | Пасивни поведенчески сигнали, уловени по време на използване | - време на гледане / слушане / време на пребиваване
- поведение при превъртане (колко далеч, колко бързо)
- поведение при преминаване с мишката
- поведение при прескачане |\n| **Контекстни данни** | Информация за ситуацията, в която потребителят осъществява достъп до платформата | - данни за местоположението на потребителя по време на използването на приложението
- тип устройство (например телефон или лаптоп)
- време на достъп |\n| **Данни за профил и социални данни** | Информация от профила и социалните връзки на потребителя | - информация за профила (възраст, интереси, професия, пол)
- езикови настройки
- свързани профили
- списък с контакти/адреси |\n\n\n:::info\n* Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2011). Препоръчващи системи с отчитане на контекста. In F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, & P. B. Kantor (Eds.), *Recommender Systems Handbook* (pp. 217-253). Springer. \n* Kelly, D., & Teevan, J. (2003). Имплицитна обратна връзка за определяне на предпочитанията на потребителите: Библиография. *ACM SIGIR Forum, 37*(2), 18-28. \n* Li, W., Kuo, J.-C., Sheng, M., Zhang, P., & Wu, Q. (2025). Отвъд явното и неявното: Как потребителите предоставят обратна връзка за оформяне на персонализирано съдържание за препоръки. В *Протоколи от конференцията CHI 2025 за човешкия фактор в компютърните системи (CHI '25)*. Association for Computing Machinery. \n* Narayanan, A. (2023). *Разбиране на алгоритмите за препоръка в социалните медии.* Knight First Amendment Institute, Колумбийски университет. \n\n:::\n\n# Усилване на информацията\n\nУсилването се отнася до систематичното повишаване на видимостта на даден елемент отвъд нивото на отделния потребител - за да се постигне широка видимост в потребителските акаунти, а понякога и в информационните среди.\n\nКогато *Промоция, базирана на източника* (по-горе), обхваща действията на отделния източник за повишаване на видимостта, а *Платформена охрана* (по-горе) описва алгоритмичните операции, чрез които платформите откриват и класират съдържанието за отделните потребители, *Усилване* се отнася до произтичащите от това *увеличаващи резултати в мащаб* - получени или като общ ефект от тези платформени операции (→ *Алгоритмично усилване*), или чрез координирана дейност на множество участници (→ *Координирано усилване*).\n\n## Механизми за усилване\n\nУсилването функционира чрез два основни механизма.\n\n* **Алгоритмичното усилване** е *задвижвано от платформата*: то е съвкупният ефект от *Алгоритмичното поддържане на портала* - кумулативният резултат от кураторството и персонализацията на платформата за това кои елементи достигат до кои потребители и колко са важни.\n* **Координираното усилване** е *задвижвано от действащи лица*: множество акаунти, групи или кампании умишлено действат съгласувано, за да повишат видимостта на даден елемент, хаштаг или разказ отвъд това, което би довело до индивидуалната активност на потребителите. В литературата то се класифицира по две измерения - **координация** (прозрачна или скрита) и **каунти** (истински или фалшиви) - и съответно се разграничава (Rogers & Righetti, 2025):\n * **Координирано автентично усилване**: координацията е прозрачна, а акаунтите са реални (напр. отворени граждански кампании, застъпничество, маркетинг).\n * **Координирано неавтентично/изкуствено усилване**: координацията е скрита, акаунтите са фалшиви или и двете - създават впечатление за органична подкрепа (Meta's *Coordinated Inauthentic Behaviour* / CIB; Gleicher, 2018).\n\nДвата механизма често се комбинират. Координираните мрежи се възползват от класирането, основано на ангажираност, за да предизвикат алгоритмично повишаване; на свой ред алгоритмичното класиране увеличава видимостта, която координацията вече е създала.\n\n* \n:::info\n * Gleicher, N. (2018). *Обяснение на координираното неавтентично поведение* (Coordinated Inauthentic Behavior Explained*). Meta Newsroom. \n * Rogers, R., & Righetti, N. (2025). Координирано неавтентично поведение във Facebook? Типология на произведеното внимание. \n\n :::\n\n### Algorithmic Amplification\n\nАлгоритмичното усилване е кумулативният ефект от горните механизми за защита на достъпа (куриране и персонализиране): систематичното определяне на това кои елементи, теми, акаунти и формати се появяват на видно място за потребителите и кои се филтрират, понижават или изтласкват надолу.\n\nЕмпиричните изследвания показват, че класацията, основана на ангажираността, систематично засилва емоционално зареденото и враждебно към външната група съдържание, дори когато самите потребители не предпочитат такова съдържание (Milli et al., 2025). То също така усилва съществуващия обхват: акаунтите и елементите с висока предварителна ангажираност се възнаграждават с допълнителна видимост, което води до силно изкривени разпределения на обхвата (ефектът \"богат - получава по-богат\").\n\nАлгоритмичните интервенции могат да имат нелинейни ефекти и в обратна посока. Намаляването с около 20 % на видимостта на даден елемент във фийда може да намали обхвата му с порядък (Narayanan, 2023 г.).\n\nАлгоритмичното усилване не е неутрално отражение на активността на потребителите. Ефектите му се появяват и са видими предимно в съвкупност: индивидуалните препоръки са неточни (степента на ангажираност остава под 1% в повечето платформи), но класирането, препоръчването и понижаването систематично оформят това, което циркулира в платформата.\n\n\n:::информация\n* Milli, S., et al. (2025). Ангажираност, удовлетвореност на потребителите и засилване на разделящото съдържание в социалните медии. PNAS Nexus (Нексус на PNAS).\n\n\n* Narayanan, A. (2023). Разбиране на алгоритмите за препоръчване в социалните медии. Институт за първата поправка на Найт.\n\n:::\n\n### Координирано автентично усилване\n\nКоординираното автентично усилване е целенасоченото увеличаване на информационен елемент, тема, хаштаг, акаунт или разказ чрез открито разкрита, организирана дейност от реални акаунти. Координираният произход не се прикрива: участниците действат под истинската си самоличност или под известни групови връзки.\n\nТипичните контексти включват\n\n* граждански кампании (напр. петиции на НПО, хаштагове за застъпничество),\n* политическа мобилизация (напр. партийни кампании, усилия за участие в избори),\n* маркетингови и маркови кампании,\n* комуникации на професионални асоциации и\n* културни движения като Fridays for Future или #MeToo.\n\n\n:::предупреждение\nДали основното послание е добре обосновано, балансирано или едностранчиво, е отделен въпрос - *автентичността* се отнася само до прозрачността на координацията, а не до истинността или справедливостта на съдържанието. Една автентична кампания може да подсилва точна информация, подвеждаща информация или едностранна позиция.\n\n:::\n\n\n:::предупреждение\nАвтентичната и неавтентичната координация могат да създадат модели на видимост, които отвън изглеждат идентични - синхронизирано споделяне, групиране на хаштагове, бързо възприемане. Отличителната черта не е моделът на видимост, а дали координираният произход е открито разкрит.\n\n:::\n\n### Координирано неавтентично/изкуствено усилване\n\nКоординираното неавтентично/изкуствено усилване е умишленото увеличаване на информационен елемент, тема, хаштаг, акаунт или разказ чрез организирана дейност, при която координираният произход е скрит, участващите акаунти са фалшиви или и двете. Целта е да се създаде впечатление за органична, независима подкрепа. Терминът на Meta *Coordinated Inauthentic Behaviour* (CIB) - сега включен в Закона на ЕС за цифровите услуги - се съсредоточава върху тази комбинация от фалшиви самоличности и противникови методи за избягване на разкриването (Gleicher, 2018; Rogers & Righetti, 2025).\n\nТипичните контексти включват операции за оказване на политическо влияние (спонсорирани от държавата или свързани с партията), кампании за астротурфинг (търговски или идеологически), целенасочена дезинформация около избори, обществено здраве или геополитически конфликти, както и манипулиране на репутацията чрез фалшиви отзиви, рейтинги или ангажираност. Оперативните средства - *ботове*, *тролове*, *сокопуети* и техните координирани мрежи (*бот ферми*, *трол ферми*, *сокопуетни мрежи*, *клик ферми*) - са описани подробно по-долу.\n\n\n:::предупреждение\n*Неавтентичността* се отнася до прикриването на координирания произход или използването на фалшиви акаунти, а не до истинността на съдържанието, което се усилва. Координирана мрежа от фалшиви акаунти може да разпространи точна информация; едно автентично лице може да разпространи фалшива информация. Координираното усилване на неавтентично съдържание и разпространението на фалшиво съдържание са различни явления, които могат да възникнат независимо или заедно.\n\n:::\n\nСледните типове акаунти, описани в този раздел, се прилагат за всички цифрови информационни канали и платформи, където потребителите могат да създават акаунти и да публикуват или да взаимодействат публично - особено в социалните медии, дискусионните форуми и общностните пространства, видео- и аудиоплатформите и секциите за рецензии или коментари. Те са по-слабо застъпени в приложенията за частна комуникация или в среди без генерирано от потребителите съдържание. те се появяват както самостоятелно, така и в рамките на координирани мрежи. Те са изброени тук заради типичната им роля в динамиката на усилването; изрично координираните формации са Мрежите на акаунтите.\n\n| Термин | Определение | Контролирани от | Определени от | Типична цел |\n|------|------------|---------------|------------|-----------------|\n| **Социален бот** | Автоматизиран или частично автоматизиран акаунт, който публикува, харесва, следва, споделя или отговаря онлайн. | Софтуер | **Автоматизация** | За усилване на съобщенията, създаване на изкуствена популярност, спам, влияние върху дебати или мащабно разпространение на съдържание. |\n| **Киборг** | Хибриден акаунт, който съчетава човешка работа със софтуерна автоматизация. | Смесен: човек и софтуер | **Селективна автоматизация** | За съчетаване на мащаба на автоматизацията с контекстуалната достоверност на човешкия принос - за легитимно планиране/управление или за по-трудни за откриване операции за влияние. |\n| **Трол** | Лице или акаунт, който умишлено провокира, прекъсва или разпалва онлайн дискусия. | Обикновено става дума за човек; понякога за координирани групи | **Прекъсващо / провокативно / антагонистично поведение** | За да разстрои другите, да отклони разговорите, да провокира реакции, да разпространи враждебност или да поляризира дебата. |\n| **Подмазвач** | Фалшив акаунт, използван от някого, за да скрие истинската си самоличност или да се представя за друг човек. | Човешки потребител, въпреки че акаунтът може да използва и автоматизация | **Измамна самоличност** | За създаване на фалшива подкрепа, анонимни атаки срещу други хора, избягване на забрани, манипулиране на дебата или създаване на впечатление за независимо съгласие. |\n\n#### Социален бот\n\n**Социален бот** е бот, създаден да работи в платформите на социалните медии, като публикува, коментира, споделя или взаимодейства по начин, който симулира човешки потребители. Социалните ботове обикновено са програмирани да действат мащабно и с висока скорост, далеч надхвърляща възможностите на човешкия потребител. Тяхната дейност често е повтаряща се и координирана в много акаунти, което я отличава от нормалната човешка употреба.\n\nСоциалните ботове могат да се използват за легитимни цели - като например обслужване на клиенти, разпространение на новини или маркетинг - но те също така се използват широко, за да влияят на общественото мнение, да усилват определени послания, да манипулират дискусии или да създават впечатление за широка подкрепа за конкретни идеи, продукти или каузи. В контекста на дезинформацията и дезинформацията социалните ботове играят особена роля в бързото разпространение на съдържание и създаването на фалшиво впечатление, че много независими гласове споделят едно и също мнение.\n\nКогато социалните ботове са разположени в координирани мрежи, те образуват *ферма за ботове*.\n\n\n:::информация\n#### Bot\n\nБотът е компютърна програма, която автоматично изпълнява задачи, често повтарящи се. Ботовете варират от прости, безвредни инструменти - като уеб обхождащи програми, които индексират страници за търсачките, автоматизирани системи за тестване или чатботове, които отговарят на рутинни въпроси на клиенти - до злонамерени програми, предназначени за разпространение на спам, зловреден софтуер или дезинформация.\n\n:::\n\n#### Cyborg\n\n**Киборг** е хибриден акаунт, който се управлява отчасти от човек и отчасти е автоматизиран от софтуер. Киборгът може да има рутинни публикации, планирани или генерирани от софтуер, докато човек се занимава с избрани взаимодействия, отговори или чувствително съдържание. Балансът между автоматизираната и човешката дейност е различен за различните акаунти.\n\nКиборгите могат да се използват за легитимни цели - например планиране на съдържание, управление на маркови или институционални акаунти или хибридно обслужване на клиенти - но те се използват и в операции за влияние, за да се съчетаят мащабът и скоростта на автоматизацията с контекстуалната достоверност на човешкия принос.\n\nКиборгите са по-трудни за идентифициране от чисто автоматизираните ботове, тъй като част от поведението им е наистина човешко, което означава, че единични индикатори за откриване рядко са достатъчни за надеждно идентифициране.\n\n#### Трол\n\n**Трол** е реално лице, което умишлено нарушава онлайн дискусиите чрез провокативно, агресивно или враждебно поведение. Троловете обикновено използват лични акаунти и се насочват към спорни въпроси, публични личности (като политици или журналисти) или медийни организации. Тяхната цел е да разстроят другите, да предизвикат реакции или да изострят конфликти - понякога в подкрепа на конкретен дневен ред, понякога за забавление или за привличане на вниманието.\n\nМакар че троловете често действат самостоятелно, те могат да действат и в координирани групи, понякога платени от политически или търговски субекти (вж. *Ферма за тролове* в раздел Механизми на усилване).\n\n**Същото поведение може да бъде извършвано от автоматизирани акаунти, а обикновените потребители могат понякога да се занимават с тролене.\n\n#### Sockpuppet\n\n**Сокпупт** е фалшива онлайн самоличност, създадена и управлявана от истинско лице, което крие истинската си самоличност. За разлика от троловете, които често действат под един-единствен открито враждебен акаунт, операторът на соцкукла обикновено управлява паралелно няколко фалшиви акаунта, за да създаде впечатлението, че няколко независими потребители са на едно и също мнение, подкрепят една и съща кауза или са съгласни със собствения (често отделен) основен акаунт на оператора.\n\nСоккупетите обикновено се използват за постигане на изкуствен консенсус, подкрепа на собствените аргументи под различни имена, атакуване на опоненти, докато се представят за безпристрастни, избягване на забрани чрез създаване на нови самоличности след отстраняване или манипулиране на онлайн прегледи, гласувания и анкети.\n\nСокпупетите се различават от социалните ботове по това, че се управляват ръчно от хора, което прави съдържанието им по-достоверно от гледна точка на контекста и по-трудно откриваемо чрез автоматизирани средства. Те се различават от троловете по това, че основната им цел е измама по отношение на самоличността и създаване на привиден консенсус, а не провокация - въпреки че операторите на соцкукли могат да участват в тролско поведение и чрез фалшивите си самоличности.\n\nКогато едно лице или малка група управляват координиран набор от соцкукли заедно, те образуват *Соцкуклена мрежа* (вж. Механизми на усилване).\n\n#### ☑ Разграничаване на социалните ботове, троловете и соцкупоните\n\n| **Дименсия за откриване** | **Социални ботове** | **Тролчета** | **Сокпупети** |\n|---------------------|-------------|--------|-------------|\n| **Характеристики на профила** | - [ ] Профилът изглежда новосъздаден
- [ ] Профилът е непълен или общ
- [ ] Потребителското име може да изглежда нелично и понякога да включва случайни числа | - [ ] Профилът обикновено е активен от по-дълго време и има история на публикациите
- [ ] Профилът е пълен и изглежда личен; може да представя силно идеологическо или политическо самоописание
- [ ] Потребителското име изглежда лично | - [ ] Профилът изглежда правдоподобен и личен, често с профилна снимка и биографични данни (понякога откраднати, генерирани от изкуствен интелект или копирани)
- [ ] Историята на профила може да е умерена и да има за цел да изглежда автентична с течение на времето |\n| **Поведение при публикуване** | - [ ] Дейността не съответства на нормалното човешко поведение онлайн
- [ ] Акаунтите публикуват или препубликуват съдържание много често
- [ ] Акаунтите публикуват или препубликуват съдържание по всяко време, активността наподобява нормалното поведение на хората в интернет
- [ ] Акаунтът публикува или отговаря в нередовно време
- [ ] Акаунтът става по-активен по време на спорни дискусии | - [ ] Моделите на активност наподобяват нормалната употреба от хора
- [ ] Няколко акаунта, управлявани от един и същи оператор, могат да показват сходни часове или ритъм на активност
- [ ] Сокпуптетите обикновено започват по-малко дискусии и пишат по-кратки постове от типичните потребители |\n| **Взаимодействие** | - [ ] Акаунтът не води реални разговори
- [ ] Акаунтите предимно харесват, споделят или препращат публикации
- [ ] Отговорите са кратки и автоматизирани | - [ ] Акаунтът отговаря директно на други потребители
- [ ] Акаунтът участва в дебати с цел да провокира реакции
- [ ] Разговорите се разширяват, за да се създаде или изостри конфликт | - [ ] Акаунтът участва в реални разговори, често подкрепя основния акаунт на оператора или други марионетки
- [ ] Отговорите са подходящи за контекста и изглеждат автентични
- [ ] Двойки марионетки често си взаимодействат в една и съща дискусия в сходно време |\n| **Особености на съдържанието** | - [ ] Съдържанието е едностранчиво и повтарящо се
- [ ] Едни и същи разкази се публикуват многократно | - [ ] Съдържанието е специално пригодено да навреди или да провокира дадена цел
- [ ] Съдържанието е насочено към отделни лица или социални групи | - [ ] Съдържанието изглежда истинско и разнообразно в различните акаунти
- [ ] Основното послание или позиция се съгласуват подозрително в цялата мрежа
- [ ] По-честа употреба на лични местоимения като \"аз\" |\n| **Език** | - [ ] Общи изрази, повтарящи се фрази с ключови думи | - [ ] Разнообразен, емоционален, често обиден или оскърбителен език | - [ ] Естествен и разнообразен език
- [ ] Няколко акаунта могат да имат общи езикови отпечатъци (сходни фрази, лексика, пунктуация или модели на грешки) |\n| **Мрежови и технически индикатори** | - [ ] Социалните ботове следват други социални ботове, но връзката обикновено е еднопосочна и не е реципрочна
- [ ] Наблюдава се координирано поведение на множество акаунти на ботове | - [ ] Троловете следват човешки акаунти
- [ ] Връзките често са реципрочни (те следват своите последователи и обратно)
- [ ] Троловете обикновено действат независимо един от друг | - [ ] Множество акаунти се ангажират един с друг по взаимно подкрепящи се начини
- [ ] Връзките могат да бъдат изкуствено реципрочни между соцкукли в една и съща мрежа, или умишлено да отсъстват, за да се избегне откриването им
- [ ] Един и същ IP адрес, пръстов отпечатък на устройство или модел за влизане в системата \\\\\\*(откриване от страна на платформата)\\\\\\*
- [ ] По-голямо струпване на его-мрежи, отколкото при обикновените потребители
- [ ] Свързано време на активност в акаунтите |\n\n\n\n:::info\n* Ferrara, E. (2023). Откриване на социални ботове в ерата на ChatGPT: Предизвикателства и възможности. *First Monday, 28*(6). \n* Kumar, S., Cheng, J., Leskovec, J., & Subrahmanian, V. S. (2017 г.). Армията на мен: Sockpuppets in online discussion communities (Сокпупети в онлайн дискусионни общности). *Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web (WWW '17)*, 857-866. \n* Orabi, M., Mouheb, D., Al Aghbari, Z., & Kamel, I. (2020). Откриване на ботове в социалните медии: Систематичен преглед. *Information Processing & Management, 57*(4), 102250. \n* Solorio, T., Hasan, R., & Mizan, M. (2013). Проучване на конкретен случай за откриване на марионетки в Уикипедия. *Сборник с доклади от семинара за езиков анализ в социалните медии (LASM) в NAACL-HLT*, 59-68. Асоциация за компютърна лингвистика. \n* Tomaiuolo, M., Lombardo, G., Mordonini, M., Cagnoni, S., & Poggi, A. (2020). Проучване за откриване на тролове. *Future Internet, 12*(2), \n* Tsikerdekis, M., & Zeadally, S. (2014). Откриване на измама с идентичност на множество акаунти в социалните медии с помощта на невербално поведение. *IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 9*(8), 1311-1321. \n* Uyheng, J., Moffitt, J. D., & Carley, K. M. (2022). Езикът и целите на онлайн троленето (The language and targets of online trolling): Психолингвистичен подход за социална киберсигурност. *Information Processing & Management, 59*(5), 103012. \n\n:::\n\n#### Мрежи от акаунти\n\n#### Bot Farm\n\n**Фармата за ботове** е мрежа от ботове, работещи едновременно на множество устройства или сървъри, внедрени от един оператор или организация с конкретна цел.\n\nФермите за ботове имат редица законни приложения, включително индексиране на уебсайтове, автоматизирано тестване на софтуер, обобщаване на данни и наблюдение на производителността на уебсайтове. Те обаче често се използват и за злонамерени дейности, като например създаване на фалшиви ангажименти, генериране на големи обеми съдържание, разпространение на спам или извършване на атаки за киберсигурност. Когато се използват за манипулиране на онлайн дискусиите, бот фермите могат да създадат фалшиво впечатление за широка подкрепа, опозиция или интерес към дадена тема, акаунт или кампания.\n\n#### Ферма за тролове\n\n**Фермата за тролове** е организирана група от координирани, често платени работници, които публикуват умишлено провокативно, подвеждащо или невярно съдържание онлайн - обикновено чрез фалшиви акаунти. Целта им обикновено е да манипулират общественото мнение, да разпространяват дезинформация или да създават социални и политически вълнения. Фермите за тролове са документирани във връзка с държавно спонсорирани операции за оказване на влияние, както и с манипулиране на търговската репутация.\n\n#### Мрежа от марионетки\n\nМрежата от марионетки е координиран набор от акаунти на марионетки, управлявани от едно лице или малка група, които се използват за симулиране на независими гласове в подкрепа на общ разказ, кампания, акаунт или кауза. Мрежите от марионетки обикновено се използват за политически астрартърфинг, манипулиране на рецензии и рейтинги и координирани кампании за дезинформация. За разлика от фермите за ботове, мрежите за марионетки разчитат на ръчно управление от хора, което прави съдържанието на отделните акаунти да изглежда по-автентично и по-трудно за откриване чрез автоматизирани средства. Тяхната координация обикновено става откриваема само когато множество акаунти могат да бъдат свързани чрез поведенчески модели, общи технически сигнали или взаимна ангажираност.\n\n#### Click Farm\n\nФерма за кликове** е операция, при която голям брой нископлатени работници, автоматизирани ботове или и двете се използват за кликане върху реклами, следване на акаунти в социалните медии, харесване на публикации, оставяне на отзиви или изтегляне на приложения. Целта е изкуствено да се повиши онлайн ангажираността или трафика, като съдържанието, акаунтите или продуктите изглеждат по-популярни, отколкото са в действителност.\n\n## Феномени\n\n#### ☑ Вирусност срещу тенденция\n\n| Функции | Вируалност | Тенденции |\n|---------|----------|----------|\n| **Какво се разпространява** | Отделен информационен елемент: конкретно видео, публикация, изображение или друго съдържание | Тема, хаштаг, звук, формат или дискусионен клъстер: не един конкретен елемент, а много публикации, които се отнасят до или използват едно и също нещо |\n| **Първични фактори** | Потребителите споделят, препращат или препращат информационния елемент на други хора, които на свой ред го предават нататък; това каскадно разпространение може да бъде допълнително засилено от алгоритмите за препоръчване | Много потребители публикуват, споменават или използват една и съща тема, хаштаг или формат в рамките на кратко време; платформата открива тази концентрация на активност и я подчертава в специален раздел \"Тенденции\" (като например списък с тенденционни теми, преглед на тенденционни хаштагове или страница с тенденционни звуци) |\n| **Времеви модел** | Често кратък и експлозивен; може да се повтори по-късно | Обвързан с времето; продължава, докато активността е висока или платформата продължава да я показва |\n| **Как може да бъде манипулирана** | Координирано споделяне, усилване с ботове, изкуствено ангажиране, насочено към конкретния информационен елемент | Координирани кампании за публикуване, произведени фалшиви тенденции чрез мрежи от ботове, решения на платформата за популяризиране, филтриране или потискане |\n\n*Както вирусността, така и тенденциите могат да се появят органично или да бъдат изкуствено подсилени чрез координирани кампании, активност на ботове или решения на платформата. И двете могат също така да дадат предимство на емоционално възбуждащо, морално натоварено или разединяващо съдържание, особено в политически или конфликтно ориентиран контекст*\n\n### Виралност\n\nМоделът, по който определен информационен елемент се разпространява бързо чрез споделяне, препоръчване и повторно разпространение в мрежите, аналогично на начина, по който се разпространява вирус. Вирусността се определя от характеристиките на съдържанието, структурите на социалните мрежи, възможностите на платформата, времето и алгоритмичното усилване.\n\nСъдържанието, което предизвиква емоции с висока степен на възбуда, морални реакции или враждебност към външна група, често е по-вероятно да бъде споделено, особено в политически или конфликтни контексти. Вирусността обаче не се определя само от размера на първоначалния източник: по-малки акаунти или канали също могат да създават силно вирусни елементи.\n\nВирусността може да възникне органично, но може и да бъде изкуствено засилена чрез координирано споделяне, манипулиране на платформата или дейност на ботове.\n\n### Trending\n\nПрисвоен от платформата статус, който показва, че дадена тема, хаштаг, звук, формат или дискусионен клъстер са получили необичайно концентрирана активност в рамките на кратък период от време.\n\nТенденциите се идентифицират алгоритмично и се появяват чрез функции на платформата, като например X / Twitter Trending Topics (Тенденции в Twitter), тенденционни хаштагове, тенденционни звуци, тенденционни предизвикателства или други специфични за платформата функции на тенденциите. Тенденциите зависят от специфични за платформата сигнали, като например обем на публикациите, темп на нарастване, ангажираност, местоположение, персонализация и филтри за модериране.\n\nТемите, които генерират висока ангажираност - включително теми, които предизвикват разногласия, емоции или морален заряд - може да са по-склонни към тренд, но това зависи от системата за класиране и правилата за модериране на платформата.\n\nТенденциите могат да се появят органично от много независими приноси, но също така могат да бъдат повлияни от координирани кампании, активност на ботове или решения на платформата за това какво да се популяризира, филтрира, модерира или потиска.\n\n\n:::информация\n* **Berger, J. (2013).** *Заразни: Защо нещата се прихващат* Ню Йорк: Simon & Schuster.\n* **Berger, J., & Milkman, K. L. (2012).** Какво прави онлайн съдържанието вирусно? *Journal of Marketing Research*, 49(2), 192-205. \n* **Brady, W. J., McLoughlin, K., Doan, T. N., & Crockett, M. J. (2021).** Как социалното обучение засилва изразяването на морално възмущение в онлайн социалните мрежи. *Science Advances*, 7(33), eabe5641. \n* **Дженкинс, Х., Форд, С., и Грийн, Дж. (2013).** *Предавани медии: Създаване на стойност и смисъл в мрежовата култура.* Ню Йорк: NYU Press.\n* **Lee, J., & Umback, J. (2026).** The viral turn: rethinking virality in the creator economy on TikTok (Вирусният завой: преосмисляне на вирусността в икономиката на създателите). *Continuum*, 1-26. \n* **Maarouf, A., Pröllochs, N., & Feuerriegel, S. (2024).** Вирусността на речта на омразата в социалните медии. *Сборник на ACM за взаимодействието между човека и компютъра*, 8 (CSCW1), 1-22. \n* **Rathje, S., Van Bavel, J. J., & van der Linden, S. (2021).** Out-group animosity drives engagement on social media (Неприязън към външна група стимулира ангажираността в социалните медии). *Proceedings of the National Academy of Sciences*, 118(26), e2024292118. \n* **Rathje, S., & Van Bavel, J. J. (2025).** Психология на вирусността. *Trends in Cognitive Sciences*, 29(10), 914-927. \n* **Rogers, E. M. (2003).** *Diffusion of Innovations* (5th ed.). Ню Йорк: Free Press.\n* **Sangiorgio, E., Cinelli, M., Cerqueti, R., & Quattrociocchi, W. (2024).** Последователите не диктуват вируалността на новинарските материали в социалните медии. *PNAS Nexus*, 3(7), pgae257. \n* **Schlessinger, J., Garimella, K., Jakesch, M., & Eckles, D. (2023).** Effects of Algorithmic Trend Promotion (Ефекти от алгоритмичното насърчаване на тенденциите): Доказателства от координирани кампании в тенденциозните теми в Twitter. *Сборник с доклади от Международната конференция на AAAI за уеб и социални медии (ICWSM)*, 17(1), 777-786. \n* **Schöne, J. P., Parkinson, B., & Goldenberg, A. (2021).** Негативността се разпространява повече от позитивността в Twitter след положителни и отрицателни политически ситуации. *Affective Science*, 2(4), 379-390. \n\n:::\n\n### Spill-Over Effects & Epistemic Laundering (Епистемично пране)\n\nПроцесът, при който информация, която придобива видимост в една информационна среда - независимо дали чрез изкуствено усилване, тенденции или редакционна селекция - се възприема и разпространява допълнително в други информационни среди или системи за достъп до информация, като по този начин достига до аудитория извън първоначалната среда.\n\nРазпространението може да се осъществи чрез журналистически репортажи, споделяне между платформите, редакционно куриране или преразпределение, предизвикано от потребителите.\n\n→ Изследователско откритие, споделено в научен форум, може да бъде обсъдено в социалните медии и обобщено от асистент с изкуствен интелект. \\n→ Тема, изкуствено подсилена от ботове в платформа на социална медия, може да бъде възприета от журналисти.\n\n→ Ефектите на разпространение могат да увеличат обхвата както на надеждната, така и на ненадеждната информация и да направят така, че информацията да изглежда по-широко разпространена, отколкото е била първоначално.\n\n#### Епистемично изпиране\n\nПреливането на информация не винаги запазва видимия статус на информацията. Когато получаващият канал носи по-силни сигнали за авторитет или надеждност от канала на произход - академичен формат, рецензиране, официална публикация - самата информация може да се възприеме като по-надеждна само поради това, че се е преместила. Този ефект е известен като \"епистемично изпиране\": информацията придобива възприемана надеждност чрез преминаването си през различни канали, без да има реална промяна в основните твърдения или доказателства. Той използва склонността на получателите да приписват надеждността на канала, по който се срещат с информацията, на самата информация.\n\n→ Твърдение, произхождащо от анонимна публикация в блог, може да бъде цитирано в препринт, възпроизведено в отговор, генериран от изкуствен интелект, и накрая цитирано в рецензирана статия - на всяка стъпка то придобива академична повърхност и привиден авторитет, докато основното твърдение остава непроменено или непроверено.\n\n\n:::успех\nЕкип от Университета в Гьотеборг, ръководен от медицински изследовател, измисли фалшиво кожно заболяване, наречено биксонимия, за да провери дали системите на ИИ ще възприемат и повтарят медицинска дезинформация. Те го представят като предполагаемо състояние, свързано с излагането на синя светлина от екраните, със симптоми като възпалени, сърбящи очи и розов оттенък на клепачите. След това създали умишлено фалшиви академични препринти, снабдени с очевидни предупредителни знаци - измислен автор с генерирана от ИИ снимка, несъществуващ университет и препратки към Академията на звездния флот и USS Enterprise. Nature съобщава, че оттогава препринтите са премахнати от сайта Preprints.org.\n\nВ рамките на няколко седмици големи чатботове с ИИ започнаха да възпроизвеждат Биксонимания като реално медицинско състояние, като в някои случаи предлагаха на потребителите обяснителни или свързани със здравето съвети. Успоредно с това фалшивият материал беше цитиран в поне една публикувана статия, която впоследствие беше оттеглена, в списанието *Cureus* на Springer Nature.\n\nПреливане: постове в дневника → фалшива препечатка → уебполезни програми → отговори на чатбот с изкуствен интелект → академично цитиране\n\n:::\n\n\n:::информация\nStokel-Walker, C. (2026). Учени изобретиха фалшива болест. Изкуственият интелект казал на хората, че е истинска. Nature, 652(8110), 559-561. \n\n:::\n\n# Стесняване на информацията\n\nДокато *Информационното усилване* (по-горе) описва как се разширява видимостта на всички потребителски акаунти, *Информационното стесняване* описва обратното: как се ограничава обхватът на перспективите, достигащи до отделен потребител или социална група. Два различни механизма водят до това стесняване - *Filter Bubble* (алгоритмична персонализация) и *Echo Chamber* (самоизбор на потребителите). Двата фактора често се смесват в популярните дискусии, но действат по различен начин.\n\n## Filter Bubble\n\nБалонът на филтъра** е изолирана информационна среда, създадена от *Алгоритмичната персонализация*, в която потребителят е все по-често изложен на съдържание, което съответства на неговите предпочитания и предишно поведение, докато съдържанието, което се разминава, се филтрира - обикновено без знанието на потребителя. Терминът е въведен от Ели Парисър (2011 г.), за да опише как алгоритмите за персонализация в Google, Facebook и други подобни платформи могат да създават систематични асиметрии на излагане на съдържание въз основа на потребителски сигнали като история на кликванията, местоположение и данни за профила.\n\nОпределящата характеристика на филтърния мехур е *непреднамереност от страна на потребителя*: стесняването е породено от оптимизацията на платформата, а не от съзнателния избор на източници от страна на потребителя.\n\n\n:::предупреждение\nЕмпиричните изследвания съществено квалифицират първоначалната теза на Паризер. Проучванията установиха, че алгоритмичната персонализация наистина оформя това, което потребителите виждат, но повечето потребители все още се сблъскват с идеологически разнообразно съдържание - отчасти защото собствените им социални мрежи включват разнообразни възгледи и отчасти защото алгоритмите не изолират толкова напълно, колкото предполага популярният дискурс (Bakshy et al., 2015; Flaxman et al., 2016; Bruns, 2019). Ефектът на филтърния мехур е реален, но обикновено е по-слаб, отколкото обикновено се приема; преди интернет селективното излагане (напр. избор на вестници или телевизионни канали) в много случаи е било по-силно.\n\n:::\n\n\n:::информация\n* Pariser, E. (2011). *Филтърният балон: Какво крие от вас интернет*. Penguin Press.\n* Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Излагане на идеологически разнообразни новини и мнения във Facebook. *Science*, 348(6239), 1130-1132. \n* Flaxman, S., Goel, S., & Rao, J. M. (2016). Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption (Филтърни балони, ехо камери и потребление на онлайн новини). *Public Opinion Quarterly*, 80(S1), 298-320. \n* Bruns, A. (2019 г.). *Are Filter Bubbles Real? * Polity Press.\n\n:::\n\n## Echo Chamber\n\n**Камерата на ехото** е социална информационна среда, в която потребителят е изложен предимно на мнения, твърдения или идеологии, които подсилват съществуващите му убеждения, докато несъгласните с тях мнения отсъстват, отхвърлят се или се дискредитират активно. Cass Sunstein (2017 г.) описва политическите последици: когато групите се изолират от външни гледни точки, вътрешните убеждения се засилват и стават по-крайни с течение на времето (групова поляризация).\n\nЗа разлика от *Filter Bubble*, който възниква в резултат на алгоритмична персонализация, камерата на ехото е резултат предимно от **самоизбора на потребителите**: избор кого да следват, към кои общности да се присъединят, на кои източници да се доверят и кои гласове да отхвърлят. Тези избори са отчасти обусловени от \"предубеждението за потвърждение \"* - когнитивната тенденция да се търси и доверява информация, която съответства на съществуващите убеждения. Укрепващият ефект идва от самата социална структура, а не от невидимо алгоритмично филтриране.\n\nC. Thi Nguyen (2020) прави концептуално разграничение, което е от значение за интервенцията:\n\n* **епистемичен балон** е социална структура, в която други значими гласове просто *отсъстват*. Неговите обитатели не чуват противоположни гледни точки, но и не ги отхвърлят активно.\n* В тесния смисъл на думата **ехокамера** е социална структура, в която другите релевантни гласове са *активно дискредитирани*. Членовете й могат да чуят противоположни гледни точки, но се научават да не вярват на източниците им.\n\nЕпистемичният балон може да бъде отворен чрез въвеждане на нова информация; камерата на ехото се съпротивлява на корекция дори когато се представят външни доказателства, защото източниците на тези доказателства вече са делегитимирани.\n\n\n:::предупреждение\nЕмпиричната работа показва, че силните, идеологически изолирани ехокамери са по-рядко срещани, отколкото предполага популярният дискурс (Cinelli et al., 2021; Guess et al., 2018), но когато съществуват, те могат да бъдат силно резистентни на корекция. Само по себе си съгласието в рамките на дадена група не е ехо камера - определящата характеристика е активното изключване или дискредитиране на външните перспективи.\n\n:::\n\n\n:::информация\n* Sunstein, C. R. (2017). *#Republic: Разделената демокрация в епохата на социалните медии*. Princeton University Press.\n* Nguyen, C. T. (2020): \"Всъщност, това е една от най-популярните и най-популярните медии в света. Echo chambers and epistemic bubbles (Ехо камери и епистемични балони). *Episteme*, 17(2), 141-161. \n* Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2021). Ефектът на ехо камерата в социалните медии (The echo chamber effect on social media). *PNAS*, 118(9), e2023301118. \n* Guess, A., Lyons, B., Nyhan, B., & Reifler, J. (2018). *Избягване на ехо камерата за ехо камерите (Avoiding the Echo Chamber about Echo Chambers): Защо селективното излагане на политически новини на съмишленици е по-малко разпространено, отколкото си мислите*. Бяла книга на фондация \"Найт\".\n\n:::","HTML":"

Видимост и изтъкване на информацията

\n

Видимостта на информацията се отнася до това дали — и колко изявено — конкретни информационни елементи, теми, източници или профили се показват на потребителите в дигиталните среди. Информацията, която съществува в индекса или мрежата на дадена платформа, не достига автоматично до всички потребители, нито ги достига по един и същ начин.

\n

Видимостта е резултат от две взаимодействащи сили:

\n
    \n
  • начина, по който се разпространява информацията (споделяне, преразпределение, разпространение) и\n
  • \n
  • как тя се извежда на преден план, измества се надолу или се филтрира.\n
  • \n
\n
\n
\n\n

Разграничаването на надеждността и видимостта е от съществено значение за информационната грамотност.

\n
    \n
  • Надеждността зависи от това кой е създал елемента (автор) и как е бил редактиран (редакционна проверка) — а не от това кой го е споделил, в каква среда се е появил или колко видно е бил изведен на преден план.\n
  • \n
  • Видимостта зависи от това кой споделя даден елемент, от механизмите, които го извеждат на преден план, и от практиките, чрез които той се разпространява. Видимостта не е мярка за надеждност.\n

    Например, препратена статия: профилът, който я е споделил, и платформата, която я е извела на преден план, са повлияли на нейната видимост — но статията има свой собствен автор и редакционна история, чиято надеждност трябва да се оценява отделно.

    \n
  • \n
\n
\n
\n

Циркулация на информация: споделяне, препращане, линкване, репостване, цитиране

\n

Хората, акаунтите (включително ботовете) и организациите разпространяват съществуващи информационни елементи чрез споделяне, препращане, линкване, репостване, цитиране или друго преразпределяне.

\n

→ Когато даден елемент се предава с добавени коментари, тълкувания или преформулировки, се създава нов информационен елемент с нов автор.

\n

Промотиране и видимост на информацията, задвижвани от източника

\n

Практики, инициирани от източници — тези, които създават, публикуват или популяризират информационни елементи. Източниците включват индивидуални потребители, създатели на съдържание, организации, рекламодатели и оператори на уебсайтове. За разлика от механизмите, задвижвани от платформите, тези практики се задвижват от самите източници, които решават как да направят съдържанието си видимо. Те работят в два режима: чрез адаптиране на съдържанието към системите за класиране на платформите (обхват, директно адресиране, SEO, SMO, оптимизация, специфична за платформата) или чрез директно заплащане за позициониране (платени позиции).

\n

Обхват на акаунта

\n

Размерът и структурата на потенциалната аудитория на споделящия.

\n

Обхватът се определя от няколко фактора:

\n
    \n
  • #### брой последователи или абонати\n
  • \n
  • #### статус на верификация\n
  • \n
  • #### състоянието на профила: възраст, история на взаимодействията, репутация на платформата\n
  • \n
\n

Обхватът влияе на видимостта по два начина:

\n
    \n
  • пряко: публикациите, споделени от акаунти с голям обхват, се появяват в повече фийдове в момента на споделянето\n
  • \n
  • непряко: профилите с голям обхват генерират повече сигнали за активност, които алгоритмите на платформата след това използват, за да повишат позицията на публикациите в класацията (→ Алгоритмичен контрол)\n
  • \n
\n

→ Обхватът варира значително: частен акаунт с 100 последователи и публичен акаунт с един милион последователи оказват коренно различно влияние върху видимостта.

\n

Директно адресиране

\n

Механизми, чрез които споделящите се насочват към конкретни получатели, като осигуряват незабавна видимост за тези потребители чрез известия на платформата.

\n

Примери:

\n
    \n
  • #### @споменавания\n
  • \n
  • #### тагиране (във фотографии, публикации или низове)\n
  • \n
  • #### цитирани туитове и споменавания в отговори\n
  • \n
  • #### групови директни съобщения\n
  • \n
  • #### адресиране в списък за разпращане (Към, Копие)\n
  • \n
\n

→ Директното адресиране се различава от обичайното споделяне: целевият потребител получава елемента директно чрез известие, независимо дали иначе би го видял в своя фийд.

\n

→ Директното адресиране е хибриден механизъм. То работи от страна на потребителя, но функционира чрез инфраструктурата на платформата (системи за уведомления). Ефектът му е незабавно извеждане на преден план за адресирания потребител.

\n

Оптимизация за търсачки (SEO)

\n

Практики от страна на източника за адаптиране на уебсайтове — тяхното съдържание, метаданни и структура на връзките — така че да се класират по-високо в резултатите на търсачките за общо предназначение (Google, Bing, DuckDuckGo и др.).

\n

Общите практики включват:

\n
    \n
  • проучване на ключови думи и интегрирането им в заглавия, подзаглавия и основния текст\n
  • \n
  • оптимизация на метаданните (тагове за заглавия, метаописания, алтернативен текст)\n
  • \n
  • изграждане на връзки (придобиване на входящи връзки от авторитетни сайтове)\n
  • \n
  • структура на сайта и вътрешни връзки\n
  • \n
  • скорост на страницата и оптимизация за мобилни устройства\n
  • \n
  • създаване на съдържание, което съответства на търсенията\n
  • \n
\n

→ SEO е най-формализираната дисциплина за оптимизация, тъй като сигналите за класиране в търсачките са относително стабилни и добре документирани (Lewandowski et al.). Специализирани SEO професионалисти, агенции и инструменти подпомагат нейното прилагане.

\n

→ SEO не променя начина, по който търсачките класират страниците — то адаптира уебсайта, за да отговаря на съществуващите критерии за класиране. Издателите могат да формират това, което алгоритъмът вижда, а не как той взема решения.

\n

Оптимизация за социални медии (SMO)

\n

Практики от страна на източника за максимизиране на видимостта, ангажираността и споделяемостта на съдържанието в платформите за социални медии.

\n

Общите практики включват:

\n
    \n
  • стратегии за хаштагове (популярни или тематични тагове)\n
  • \n
  • време за публикуване (когато целевата аудитория е активна)\n
  • \n
  • избор на формат на съдържанието (кратки видеоклипове, карусели, реели)\n
  • \n
  • дизайн на заглавията и уловките (бързо привличане на вниманието)\n
  • \n
  • насърчаване на ангажираността (въпроси, анкети, призиви за действие)\n
  • \n
  • преизползване на съдържанието на различни платформи\n
  • \n
\n

→ SMO е по-малко формализирано от SEO, тъй като сигналите за класиране в социалните медии са по-неясни и специфични за всяка платформа. Практиките се променят с промяната на алгоритмите.

\n

Оптимизация, специфична за платформата

\n

Стратегии за оптимизация, съобразени с конвенциите и логиката на класиране на отделните платформи — отвъд общите принципи на SEO или SMO.

\n
    \n
  • TikTok: привличане на зрителите в първите три секунди, използване на популярни звуци, вертикални кратки видеоклипове\n
  • \n
  • Instagram: висококачествени визуализации, стратегия „Reels-first“, комбиниране на хаштагове\n
  • \n
  • YouTube: дизайн на миниатюри, оптимизация на времето за гледане, заглавия и описания, богати на ключови думи\n
  • \n
  • LinkedIn: дълги професионални публикации, публикуване в оригиналния формат, ангажираност в мрежата\n
  • \n
  • X (Twitter): кратки заглавия, низове, отговаряне на акаунти с голям обхват\n
  • \n
\n

→ Оптимизацията за конкретна платформа изисква разбиране на системата за класиране на всяка платформа, поведението на аудиторията и предпочитанията за формат на съдържанието. Това, което работи в TikTok, рядко работи в LinkedIn.

\n

Платени позиции и реклама

\n

Практика от страна на източника за плащане за видимост — спонсорирано съдържание, поставено редом с органично съдържание, обикновено чрез реклама.

\n

Често срещани форми:

\n
    \n
  • спонсорирани резултати от търсене (реклами в търсачки)\n
  • \n
  • спонсорирани публикации и промотирано съдържание (социални медии)\n
  • \n
  • дисплейни реклами (банери, видеоклипове)\n
  • \n
  • партньорства с влиятелни лица (платени сътрудничества)\n
  • \n
\n

→ Платените позиции заобикалят системите за органично класиране: вместо да оптимизира съдържанието, за да се класира добре, източникът плаща директно на платформата за позициониране.

\n

→ Понякога те са ясно обозначени („Спонсорирано“, „Реклама“), а понякога се различават слабо от органичните резултати. Стандартите за обозначаване варират в зависимост от юрисдикцията и платформата.

\n

Промотиране и филтриране на информация от страна на платформата

\n
\n
\n\n

Това, което потребителите виждат в действителност, рядко е резултат от един-единствен механизъм. В търсачката се представя алгоритмично подреден списък с органични резултати, заедно с платени реклами, резюмета, генерирани от изкуствен интелект, и понякога редакционни акценти — а основните сигнали за класиране могат да бъдат умишлено повлияни чрез оптимизация за търсачки. В емисията на социалните медии алгоритмично класираните публикации се появяват до спонсорирано съдържание, препоръчани профили и наслагвания с актуални тенденции. Всеки компонент следва собствена логика и допринася за съставен резултат по отношение на видимостта.

\n
\n
\n

Редакционна селекция

\n

Ръчна курация от страна на платформата: информационни елементи, умишлено избрани от редакционни екипи или оператори на платформи, а не появили се чрез алгоритмично класиране.

\n

Примери:

\n
    \n
  • избрани фрагменти в резултатите от търсенето\n
  • \n
  • курирани секции с актуални теми\n
  • \n
  • избрани от редакторите истории в агрегаторите на новини\n
  • \n
  • хаштагове, промотирани от платформата\n
  • \n
  • Избрани от редакцията в магазините за приложения\n
  • \n
  • Избрани създатели или акаунти\n
  • \n
\n

→ Редакционните акценти съпътстват алгоритмичните механизми и отразяват собствените преценки на платформата за това кое съдържание заслужава да бъде изведено на преден план.

\n

→ За разлика от алгоритмичния гейткипинг (куриране и персонализация), редакционният гейткипинг включва човешки редакционни решения, взети от самата платформа. Функционално това е форма на редакционен гейткипинг — извършван от платформата, а не от традиционните издатели.

\n

Алгоритмичен контрол

\n

Алгоритмичният контрол се отнася до ролята на алгоритмите при вземането на решение кои информационни елементи достигат до кои потребители — цифровият еквивалент на редакционния контрол (→ Информация, източници и информационни среди → Редакционна проверка). Той включва както селекция (това, което се показва и се класира високо), така и изключване (това, което се филтрира, понижава в класацията или се скрива).

\n

Алгоритмичният контрол на достъпа функционира в различни видове платформи:

\n
    \n
  • в търсачките алгоритмите подбират и подреждат резултатите въз основа на заявките\n
  • \n
  • в социалните медии алгоритмите решават кои публикации се показват по-видимо\n
  • \n
  • във видео платформите алгоритмите предлагат какво да гледате след това\n
  • \n
  • в системите за отговори, базирани на изкуствен интелект, алгоритмите генерират, обобщават или синтезират отговори\n
  • \n
\n

Алгоритмичният гейткипинг работи в два режима, които често действат заедно: общи операции, приложени към всички потребители (алгоритмична курация), и индивидуално адаптиране въз основа на проследени потребителски сигнали (алгоритмична персонализация).

\n

Алгоритмична курация

\n

Общи алгоритмични операции, приложени за всички потребители — те определят каква информация е достъпна на платформата, независимо от това кой е потребителят.

\n
    \n
  • Сканиране и индексиране\n— кои елементи от информацията стават достъпни за показване?\n
      \n
    • търсачките, индексиращи уеб\n
    • \n
    • агрегатори на съдържание, индексиращи източници на новини\n
    • \n
    • магазини за приложения, каталогизиращи наличните приложения\n
    • \n
    \n
  • \n
  • Филтриране и модерация\n— кои елементи се блокират или се понижават в класацията съгласно правилата на платформата?\n
      \n
    • филтри за спам\n
    • \n
    • премахване на съдържание, нарушаващо политиката (реч на омраза, незаконно съдържание, графичен материал)\n
    • \n
    • понижаване в класирането на материали с ниско качество или подвеждащи\n
    • \n
    \n
  • \n
  • Оценяване на качеството\n— кои източници или елементи се оценяват като по-достоверни или с по-високо качество?\n
      \n
    • търсачките налагат санкции на сайтове с ниско качество\n
    • \n
    • агрегатори на новини, класифициращи според авторитета на източника\n
    • \n
    • класиране, повлияно от рецензиране от колеги, в академичните търсачки\n
    • \n
    \n
  • \n
  • Откриване на тенденции\n— Кои елементи се представят като популярни в момента?\n
      \n
    • теми, които са на мода в социалните платформи\n
    • \n
    • топ класации в стрийминг услугите\n
    • \n
    • Раздели „Какво се случва“ и „Заглавията на деня“\n
    • \n
    • популярни хаштагове\n
    • \n
    \n
  • \n
\n

→ Алгоритмичната курация определя набора от информация, достъпна на платформата. Тя функционира по същия начин за всички потребители.

\n

Алгоритмична персонализация

\n

Алгоритмични операции, които адаптират подбора, реда и представянето на информацията към отделните потребители въз основа на проследените им сигнали. Тези сигнали се натрупват с времето в потребителски истории, от които алгоритмите черпят информация.

\n

→ Двама потребители на една и съща платформа — дори и с една и съща заявка — обикновено виждат значително различно съдържание.

\n
    \n
  • Персонализирано класиране\n— кои елементи са подредени по-напред за този потребител?\n
      \n
    • персонализирани резултати от търсене (местоположение, история, подреждане според профила)\n
    • \n
    • подреждане на фийда в социалните медии (фийдове „За теб“, „Топ публикации“)\n
    • \n
    • класиране въз основа на ангажираност — оптимизация за прогнозирано взаимодействие, доминиращо в социалните медии\n
    • \n
    \n
  • \n
  • Препоръки\n— кои елементи се предлагат на този потребител освен тези, които той активно е поискал?\n
      \n
    • Списъци с видеоклипове „Препоръчани за теб“\n
    • \n
    • предложени акаунти, групи или теми за следване\n
    • \n
    • „Хора, които може да познаваш“\n
    • \n
    • свързани статии, подобни продукти, „Следващо“\n
    • \n
    \n
  • \n
  • Персонализирана реклама\n— Кои реклами са насочени към този потребител?\n
      \n
    • реклами в търсачката, съобразени с предишни запитвания\n
    • \n
    • спонсорирани публикации в социалните медии въз основа на профила и поведението\n
    • \n
    • ретаргетирани дисплейни реклами на уебсайтове\n
    • \n
    • партньорства с влиятелни лица, съобразени с интересите на аудиторията\n
    • \n
    \n
  • \n
\n

→ Двама потребители на една и съща платформа — дори и с едно и също търсене — обикновено виждат значително различно съдържание.

\n

→ Персонализацията създава обратна връзка: това, което правят потребителите, влияе върху това, което виждат след това, а това, което виждат след това, може да повлияе на това, което правят.

\n

☑ Сигнали от потребителите, проследявани от платформата за алгоритмична персонализация

\n

Действия, които потребителят извършва — активно или пасивно — в рамките на информационен канал, които могат да бъдат проследявани и използвани от алгоритми за персонализиране на подбора и видимостта на информационните елементи.

\n

→ Действията на потребителите не се ограничават до съзнателни взаимодействия като кликване или харесване. Много от действията са пасивни или автоматични, като например колко дълго потребителят остава на дадена страница, колко далеч превърта или къде се намира. Потребителите често не осъзнават, че тези действия влияят върху това, което ще видят след това.

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ТипКакво представляваПримери
Явна обратна връзкаСъзнателни взаимодействия, които потребителят избира да извърши- търсения / търсещи
заявки-
кликвания- харесвания /
реакции- коментари /
отговори- споделяния / репостове /
препращания- следвания /
абонаменти- запазвания /
отметки- оценки /
ревюта- покупки / изтегляния
Неявно поведениеПасивни поведенчески сигнали, засечени по време на ползване- време за гледане / време за слушане / време на
престой - поведение при превъртане (колко далеч, колко бързо)
- поведение при
навеждане - поведение при прескачане
Контекстуални данниИнформация за ситуацията, в която потребителят осъществява достъп до платформата- данни за местоположението на потребителя по време на използване на приложението -
тип устройство (например телефон или лаптоп)
- час на достъп
Данни за профила и социалните мрежиИнформация от профила на потребителя и социалните му връзки- информация за профила (възраст, интереси, професия, пол)
- езикови настройки
- свързани
акаунти - списък с контакти / адресна книга
\n
\n
\n\n
    \n
  • \nAdomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2011). Системи за препоръки, съобразени с контекста. В F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, & P. B. Kantor (Ред.), Наръчник за системи за препоръки\n(стр. 217–253). Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-85820-3_7\n
  • \n
  • \nКели, Д. и Тиван, Дж. (2003). Неявна обратна връзка за извеждане на потребителски предпочитания: Библиография. ACM SIGIR Forum, 37\n(2), 18–28. https://doi.org/10.1145/959258.959260\n
  • \n
  • \nЛи, У., Куо, Дж.-С., Шенг, М., Zhang, P., & Wu, Q. (2025). Отвъд експлицитното и имплицитното: Как потребителите предоставят обратна връзка, за да формират персонализирано съдържание на препоръките. В Протоколи от конференцията CHI 2025 за човешките фактори в компютърните системи (CHI '25)\n. Асоциация за компютърни машини. https://doi.org/10.1145/3706598.3713241\n
  • \n
  • \nНараянан, А. (2023). Разбиране на алгоритмите за препоръки в социалните медии.\nИнститут „Найт Първа поправка“, Колумбийски университет.https://knightcolumbia.org/content/understanding-social-media-recommendation-algorithms\n
  • \n
\n
\n
\n

Усилване на информацията

\n

Усилването се отнася до систематичното повишаване на видимостта на даден елемент отвъд нивото на индивидуалния потребител — с цел постигане на широка видимост в потребителските акаунти, а понякога и в информационните среди.

\n

Докато промотирането, задвижвано от източника (по-горе), обхваща това, което един източник прави, за да придобие видимост, а контролът от страна на платформата (по-горе) описва алгоритмичните операции, чрез които платформите извеждат на преден план и класират съдържанието за отделните потребители, усилването се отнася до резултатите от това усилване в мащаб — произведени или като съвкупен ефект от тези операции на платформата (→ Алгоритмично усилване), или чрез координирана дейност на множество участници (→ Координирано усилване).

\n

Механизми на усилването

\n

Усилването действа чрез два основни механизма.

\n
    \n
  • Алгоритмичното усилване се задвижва от платформата: то е съвкупният ефект от алгоритмичния контрол на достъпа — кумулативният резултат от курирането и персонализацията на платформата, който определя кои елементи достигат до кои потребители и колко видимо.\n
  • \n
  • Координираното усилване се задвижва от участниците: множество акаунти, групи или кампании умишлено действат съгласувано, за да увеличат видимостта на даден елемент, хаштаг или наратив отвъд това, което би произвела индивидуалната активност на потребителите. Литературата го класифицира по две измерения — координацията (прозрачна или скрита) и акаунтите (истински или фалшиви) — и прави съответното разграничение (Rogers & Righetti, 2025):\n
      \n
    • Координирано автентично усилване: координацията е прозрачна, а профилите са реални (напр. открити граждански кампании, застъпничество, маркетинг).\n
    • \n
    • Координирано неавтентично / изкуствено усилване: координацията е скрита, профилите са фалшиви или и двете — създава се видимост на органична подкрепа (Координирано неавтентично поведение на Meta / CIB; Gleicher, 2018).\n
    • \n
    \n
  • \n
\n

Двата механизма често се комбинират. Координираните мрежи експлоатират класирането на базата на ангажираността, за да задействат алгоритмични усилвания; алгоритмичното класиране, от своя страна, усилва видимостта, която координацията вече е създала.

\n
\n
\n\n
\n
\n
\n

Алгоритмично усилване

\n

Алгоритмичното усилване е кумулативният ефект от горепосочените механизми за контрол (куриране и персонализация): систематичното оформяне на това кои елементи, теми, акаунти и формати се появяват на видно място пред потребителите — и кои се филтрират, понижават или изтласкват надолу.

\n

Емпиричните изследвания показват, че класирането въз основа на ангажираността систематично усилва емоционално зареденото и враждебно към външни групи съдържание, дори когато самите потребители не предпочитат такова съдържание (Milli et al., 2025). То също така усилва съществуващия обхват: профилите и елементите с висока предишна ангажираност се награждават с по-голяма видимост, което води до силно изкривени разпределения на обхвата (ефектът „богатите стават по-богати“).

\n

Алгоритмичните интервенции могат да имат и нелинейни ефекти в обратната посока. Намаляване с около 20% на видимостта на даден елемент в новинарския поток може да намали обхвата му с един порядък (Narayanan, 2023).

\n

Алгоритмичното усилване не е неутрално отражение на потребителската активност. Неговите ефекти се проявяват и са видими предимно в съвкупност: индивидуалните препоръки са неточни (процентите на ангажираност остават под 1% на повечето платформи), но класирането, препоръките и понижаването в ранг систематно оформят това, което циркулира в платформата.

\n
\n
\n\n
    \n
  • Milli, S., et al. (2025). Ангажираност, удовлетвореност на потребителите и усилване на разделящо съдържание в социалните медии. PNAS Nexus.\n
  • \n
  • Нараянан, А. (2023). Разбиране на алгоритмите за препоръки в социалните медии. Институт „Найт Първа поправка“.\n
  • \n
\n
\n
\n

Координирано автентично разпространение

\n

Координираното автентично разпространение е целенасоченото популяризиране на информация, тема, хаштаг, профил или разказ чрез открито оповестена, организирана дейност от реални профили. Координираният произход не се крие: участниците действат под истинската си самоличност или под известна групова принадлежност.

\n

Типични контексти включват

\n
    \n
  • граждански кампании (напр. петиции на НПО, хаштагове за застъпничество),\n
  • \n
  • политическа мобилизация (напр. предизборни кампании на партии, усилия за мобилизиране на избирателите),\n
  • \n
  • маркетингови и брандови кампании,\n
  • \n
  • комуникации на професионални сдружения и\n
  • \n
  • културни движения като „Петъци за бъдещето“ или #MeToo.\n
  • \n
\n
\n
\n\n

Дали основното послание е обосновано, балансирано или едностранно е отделен въпрос — автентичността се отнася само до прозрачността на координацията, а не до истинността или справедливостта на съдържанието. Една автентична кампания може да разпространява точна информация, подвеждаща информация или едностранна позиция.

\n
\n
\n
\n
\n\n

Автентичната и неавтентичната координация могат да създадат модели на видимост, които отвън изглеждат идентични — синхронизирано споделяне, групиране на хаштагове, бързо разпространение. Отличителната черта не е видимият модел, а дали координираният произход е открито разкрит.

\n
\n
\n

Координирано неавтентично/изкуствено разпространение

\n

Координираното неавтентично/изкуствено разпространение е умишленото популяризиране на информационна единица, тема, хаштаг, профил или наратив чрез организирана дейност, при която координираният произход е скрит, участващите профили са фалшиви или и двете. Целта е да се създаде впечатление за органична, независима подкрепа. Терминът на Meta „Координирано неавтентично поведение“ (CIB) — вече включен в Закона за цифровите услуги на ЕС — се фокусира върху тази комбинация от фалшиви самоличности и враждебни методи за избягване на откриване (Gleicher, 2018; Rogers & Righetti, 2025).

\n

Типичните контексти включват операции за политическо влияние (спонсорирани от държавата или свързани с партии), кампании за астротърфинг (търговски или идеологически), целенасочена дезинформация около избори, обществено здраве или геополитически конфликти, както и манипулиране на репутацията чрез фалшиви рецензии, оценки или ангажираност. Оперативните средства — ботове, тролове, фалшиви профили и техните координирани мрежи (ферми за ботове, ферми за тролове, мрежи от фалшиви профили, ферми за кликове) — са описани подробно по-долу.

\n
\n
\n\n

Неавтентичността се отнася до прикриването на координирания произход или използването на фалшиви акаунти — а не до истинността на разпространяваното съдържание. Координирана мрежа от фалшиви акаунти може да разпространява точна информация; един-единствен автентичен индивид може да разпространява измислена информация. Координираното неавтентично разпространение и разпространението на фалшиво съдържание са различни явления, които могат да се появят независимо едно от друго или заедно.

\n
\n
\n

Следните типове акаунти, описани в тази секция, се отнасят за всички канали и платформи за цифрова информация, където потребителите могат да създават акаунти и да публикуват или да взаимодействат публично — особено социални медии, дискусионни форуми и пространства за общности, видео и аудио платформи, както и секции за ревюта или коментари. Те са по-малко забележими в приложенията за частна комуникация или в среди без съдържание, генерирано от потребители. Те се появяват както самостоятелно, така и в рамките на координирани мрежи. Те са изброени тук поради типичната им роля в динамиката на разпространението; изрично координираните формации са мрежите от акаунти.

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ТерминОпределениеКонтролирани отОпределя се отТипична цел
Социален ботАвтоматизиран или частично автоматизиран акаунт, който публикува, харесва, следва, споделя или отговаря онлайн.СофтуерАвтоматизацияЗа усилване на съобщения, създаване на изкуствена популярност, спам, повлияване на дебати или разпространяване на съдържание в голям мащаб.
КиборгХибриден акаунт, съчетаващ човешка намеса със софтуерна автоматизация.Смесена: човешка и софтуернаСелективна автоматизацияЗа да се съчетае мащабът на автоматизацията с контекстуалната правдоподобност на човешкия принос — за легитимно планиране/управление или за по-трудно откриваеми операции за влияние.
ТролЛице или акаунт, което умишлено провокира, нарушава или разпалва онлайн дискусии.Обикновено човешки потребител; понякога координирани групиРазрушително / провокативно / антагонистично поведениеДа разстройва другите, да отклонява разговорите, да провокира реакции, да разпространява враждебност или да поляризира дебата.
Фалшив профилФалшив акаунт, използван от някого, за да скрие истинската си самоличност или да се преструва на друг човек.Човешки потребител, въпреки че профилът може да използва и автоматизацияИзмамна самоличностЗа да се създаде фалшива подкрепа, да се атакуват другите анонимно, да се избегнат забрани, да се манипулира дебатът или да се създаде впечатление за независимо съгласие.
\n

Социален бот

\n

Социалният бот е бот, проектиран да работи в социалните медии, като публикува, коментира, споделя или взаимодейства по начини, които имитират човешките потребители. Социалните ботове обикновено са програмирани да действат в голям мащаб и с висока скорост, далеч над възможностите на човешкия потребител. Тяхната дейност често е повтаряща се и координирана между много профили, което я отличава от нормалната човешка употреба.

\n

Социалните ботове могат да се използват за легитимни цели — като обслужване на клиенти, разпространение на новини или маркетинг — но те се използват широко и за да повлияят на общественото мнение, да усилват определени послания, да манипулират дискусии или да създават впечатление за широко разпространена подкрепа за конкретни идеи, продукти или каузи. В контекста на дезинформацията и фалшивите новини социалните ботове играят специфична роля в бързото разпространение на съдържание и създаването на фалшивото впечатление, че много независими гласове споделят едно и също мнение.

\n

Когато социалните ботове се разгръщат в координирани мрежи, те образуват „ферма за ботове“.

\n
\n
\n\n

Бот

\n

Ботът е компютърна програма, която автоматично изпълнява задачи, често повтарящи се. Ботовете варират от прости, безвредни инструменти — като уеб краулери, които индексират страници за търсачки, автоматизирани системи за тестване или чатботове, които отговарят на рутинни въпроси на клиенти — до злонамерени програми, предназначени за разпространение на спам, зловреден софтуер или дезинформация.

\n
\n
\n

Киборг

\n

Киборгът е хибриден акаунт, който се управлява отчасти от човек и отчасти е автоматизиран чрез софтуер. Киборгът може да има рутинни публикации, планирани или генерирани от софтуер, докато човек се занимава с избрани взаимодействия, отговори или чувствително съдържание. Балансът между автоматизираната и човешката дейност варира между отделните акаунти.

\n

Киборгите могат да се използват за легитимни цели — като планиране на съдържание, управление на профили на марки или институции или хибридно обслужване на клиенти — но те се използват и в операции за въздействие, за да се съчетаят мащабът и скоростта на автоматизацията с контекстуалната правдоподобност на човешкия принос.

\n

Киборгите са по-трудни за идентифициране от чисто автоматизираните ботове, тъй като част от поведението им е истински човешко, което означава, че единични индикатори за откриване рядко са достатъчни за надеждна идентификация.

\n

Трол

\n

Тролът е реално лице, което умишлено нарушава онлайн дискусиите чрез провокативно, агресивно или враждебно поведение. Троловете обикновено използват лични профили и се насочват към спорни теми, публични личности (като политици или журналисти) или медийни организации. Целта им е да раздразнят другите, да предизвикат реакции или да ескалират конфликти — понякога в подкрепа на конкретна програма, понякога за забавление или за да привлекат внимание.

\n

Макар троловете често да действат независимо, те могат да работят и в координирани групи, понякога платени от политически или търговски субекти (виж „Трол ферма“ в раздела „Механизми за усилване“).

\n

Тролингът се разбира най-добре като модел на онлайн поведение, а не като конкретен вид профил. Същото поведение може да бъде проявено от автоматизирани профили, а обикновените потребители също могат да се занимават с тролинг от време на време.

\n

Фалшив профил

\n

Сокпупетът е фалшива онлайн идентичност, създадена и управлявана от реален човек, който крие истинската си самоличност. За разлика от троловете — които често действат под един-единствен открито враждебен акаунт — операторът на сокпупет обикновено управлява паралелно няколко фалшиви акаунта, за да създаде впечатлението, че няколко независими потребители споделят едно и също мнение, подкрепят една и съща кауза или са съгласни с основния (често отделен) акаунт на оператора.

\n

Сокпупетите обикновено се използват за създаване на изкуствен консенсус, подкрепа на собствените аргументи под различни имена, атакуване на опоненти, докато изглеждат безпристрастни, избягване на забрани чрез създаване на нови идентичности след спиране на акаунта или манипулиране на онлайн ревюта, гласувания и анкети.

\n

Фалшивите профили се различават от социалните ботове по това, че се управляват ръчно от хора, което прави съдържанието им по-правдоподобно в контекста и по-трудно за откриване чрез автоматизирани средства. Те се различават от троловете по това, че основната им цел е заблуда относно самоличността и създаването на привиден консенсус, а не провокация — въпреки че операторите на фалшиви профили могат също да се ангажират с тролско поведение чрез фалшивите си самоличности.

\n

Когато едно лице или малка група управляват координиран набор от „сокпупети“ заедно, те образуват мрежа от „сокпупети“ (виж Механизми на усилване).

\n

☑ Разграничаване на социални ботове, тролове и фалшиви профили

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Измерение на откриванетоСоциални ботовеТроловеФалшиви профили
Характеристики на профила- [ ] Акаунтът изглежда новосъздаден -
[ ] Профилът е непълен или общ
- [ ] Потребителското име може да изглежда нелично и понякога да включва случайни цифри
- [ ] Акаунтът обикновено е активен от по-дълго време и има история на публикации -
[ ] Профилът е пълен и изглежда личен; може да съдържа силно идеологическо или политическо
самоописание - [ ] Потребителското име изглежда лично
- [ ] Профилът изглежда правдоподобен и личен, често с профилна снимка и биографични данни (понякога откраднати, генерирани от ИИ или копирани)
- [ ] Историята на акаунта може да е умерена и създадена така, че да изглежда автентична с течение на времето
Поведение при публикуване- [ ] Активността не съответства на нормалното онлайн поведение на човек
- [ ] Акаунтите публикуват или препубликуват съдържание много често
- [ ] Акаунтите публикуват или препубликуват съдържание по всяко време, денем и нощем
- [ ] Активността прилича на нормалното онлайн поведение
на човек - [ ] Акаунтът публикува или отговаря в нередовни
часове - [ ] Акаунтът става по-активен по време на спорни дискусии
- [ ] Моделите на активност приличат на нормалното човешко поведение
- [ ] Множеството акаунти, управлявани от един и същ оператор, могат да показват сходни часове на активност или
ритми - [ ] Фалшивите акаунти обикновено започват по-малко дискусии и пишат по-къси публикации от типичните потребители
Взаимодействия- [ ] Акаунтът не води реални разговори
- [ ] Акаунтите предимно харесват, споделят или
препубликуват - [ ] Отговорите са кратки и автоматизирани
- [ ] Акаунтът отговаря директно на други потребители
- [ ] Акаунтът се включва в дебати с цел да провокира реакции
- [ ] Разговорите се удължават, за да се създаде или ескалира конфликт
- [ ] Акаунтът участва в реални разговори, често подкрепяйки основния акаунт на оператора или други фалшиви
акаунти - [ ] Отговорите са подходящи за контекста и изглеждат
автентични - [ ] Двойки фалшиви акаунти често взаимодействат в една и съща дискусия по едно и също време
Характеристики на съдържанието- [ ] Съдържанието е едностранно и
повтарящо се - [ ] Едни и същи нарративи се публикуват многократно
- [ ] Съдържанието е специално пригодено да навреди или да провокира дадена цел
- [ ] Съдържанието е насочено към отделни лица или социални групи
- [ ] Съдържанието изглежда автентично и разнообразно в различните профили
- [ ] Основното послание или позиция са подозрително еднакви в цялата мрежа
- [ ] По-често използване на лични местоимения като „аз“
Език- [ ] Общи изрази, повтарящи се фрази с ключови думи- [ ] Разнообразен, емоционален, често обиден или агресивен език- [ ] Естествен и разнообразен
език - [ ] Няколко акаунта могат да споделят езикови отпечатъци (подобни изрази, речник, пунктуация или модели на грешки)
Мрежови и технически индикатори- [ ] Социалните ботове следват други социални ботове, но връзката обикновено е еднопосочна и не е
взаимна- [ ] Координирано поведение се наблюдава в множество акаунти на ботове
- [ ] Троловете следват човешки
акаунти - [ ] Връзките често са взаимни (те следват своите последователи и обратно)
- [ ] Троловете обикновено действат независимо един от друг
- [ ] Няколко акаунта взаимодействат помежду си по взаимно подкрепящ начин-
[ ] Връзките могат да бъдат изкуствено взаимни между фалшиви акаунти в една и съща мрежа или умишлено да липсват, за да се избегне
откриването- [ ] Един и същ IP адрес, отпечатък на устройството или модел на влизане \\\\*(откриване от страна на платформата)\\\\*-
[ ] По-групирани его-мрежи в сравнение с обикновените
потребители- [ ] Съвпадащо време на активност между акаунтите
\n
\n
\n\n
    \n
  • \nFerrara, E. (2023). Откриване на социални ботове в ерата на ChatGPT: Предизвикателства и възможности. First Monday, 28\n(6). https://doi.org/10.5210/fm.v28i6.13185\n
  • \n
  • \nKumar, S., Cheng, J., Leskovec, J., & Subrahmanian, V. S. (2017). Армия от мен: Фалшиви профили в онлайн дискусионни общности. Материали от 26-та Международна конференция за World Wide Web (WWW '17)\n, 857–866. https://doi.org/10.1145/3038912.3052677\n
  • \n
  • \nOrabi, M., Mouheb, D., Al Aghbari, Z., & Kamel, I. (2020). Откриване на ботове в социалните медии: Систематичен преглед. Information Processing & Management, 57\n(4), 102250. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102250\n
  • \n
  • \nSolorio, T., Hasan, R., & Mizan, M. (2013). Казус за откриване на фалшиви профили във Википедия. Материали от семинара за езиков анализ в социалните медии (LASM) на NAACL-HLT\n, 59–68. Асоциация за компютърна лингвистика.https://aclanthology.org/W13-1107/\n
  • \n
  • \nTomaiuolo, M., Lombardo, G., Mordonini, M., Cagnoni, S., & Poggi, A. (2020). Проучване за откриването на тролове. Future Internet, 12\n(2), https://doi.org/10.3390/fi12020031\n
  • \n
  • \nTsikerdekis, M., & Zeadally, S. (2014). Разпознаване на измама с множество профили в социалните медии чрез невербално поведение. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 9\n(8), 1311–1321. https://doi.org/10.1109/TIFS.2014.2332820\n
  • \n
  • \nUyheng, J., Moffitt, J. D., & Carley, K. M. (2022). Езикът и целите на онлайн тролинга: Психолингвистичен подход към социалната киберсигурност. Information Processing & Management, 59\n(5), 103012. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103012\n
  • \n
\n
\n
\n

Мрежи от акаунти

\n

Ферма от ботове

\n

Фермата за ботове е мрежа от ботове, работещи едновременно на множество устройства или сървъри, разгърнати от един оператор или организация за конкретна цел.

\n

Фермите за ботове имат редица легитимни приложения, включително индексиране на уебсайтове, автоматизирано тестване на софтуер, агрегиране на данни и мониторинг на производителността на уебсайтове. Те обаче често се използват и за злонамерени дейности, като създаване на фалшиво взаимодействие, генериране на големи обеми съдържание, разпространяване на спам или извършване на кибератаки. Когато се използват за манипулиране на онлайн дискурса, фермите за ботове могат да създадат фалшивото впечатление за широко разпространена подкрепа, опозиция или интерес към дадена тема, акаунт или кампания.

\n

Трол ферма

\n

Фермата за тролове е организирана група от координирани, често платени работници, които публикуват умишлено провокативно, подвеждащо или фалшиво съдържание онлайн — обикновено чрез фалшиви акаунти. Целта им обикновено е да манипулират общественото мнение, да разпространяват дезинформация или да създават социални и политически вълнения. Фермите за тролове са документирани във връзка с операции за влияние, спонсорирани от държавата, както и с манипулиране на търговската репутация.

\n

Мрежа от фалшиви профили

\n

Мрежата от фалшиви профили е координиран набор от фалшиви профили, управлявани от едно лице или малка група, използвани за симулиране на независими гласове, подкрепящи обща нарратива, кампания, профил или кауза. Мрежите от фалшиви профили се използват често в политическия астротърфинг, манипулирането на ревюта и оценки, както и в координирани кампании за дезинформация. За разлика от фермите за ботове, мрежите от фалшиви профили разчитат на ръчно управление от хора, което прави съдържанието на отделните профили да изглежда по-автентично и по-трудно за откриване чрез автоматизирани средства. Тяхната координация обикновено става забележима само когато множество профили могат да бъдат свързани чрез поведенчески модели, общи технически сигнали или взаимно взаимодействие.

\n

Клик ферма

\n

Фермата за кликове е операция, при която голям брой нископлатени работници, автоматизирани ботове или и двете се използват за кликване върху реклами, следване на профили в социалните медии, харесване на публикации, оставяне на ревюта или изтегляне на приложения. Целта е изкуствено да се повиши онлайн ангажираността или трафикът, като се направи съдържанието, профилите или продуктите да изглеждат по-популярни, отколкото са в действителност.

\n

Феномени

\n

☑ Вирусност срещу тенденции

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ХарактеристикаВирусностТенденция
Какво се разпространяваЕдин информационен елемент: конкретно видео, публикация, изображение или друго съдържаниеТема, хаштаг, звук, формат или дискусионна група: не един конкретен елемент, а много публикации, които се отнасят към или използват едно и също нещо
Основни движещи силиПотребителите споделят, препубликуват или препращат информационния елемент на други, които от своя страна го разпространяват нататък; това каскадно разпространение може да бъде допълнително усилвано от алгоритми за препоръкиМного потребители публикуват, споменават или използват една и съща тема, хаштаг или формат в рамките на кратко време; платформата открива тази концентрация на активност и я подчертава в специална секция „Тенденции“ (като списък с актуални теми, преглед на актуални хаштагове или страница с актуални звуци)
Времева тенденцияЧесто е кратко и експлозивно; може да се повтори по-късноОграничено във времето; продължава, докато активността остава висока или платформата продължава да го показва
Как може да бъде манипулираноКоординирано споделяне, усилване чрез ботове, изкуствено ангажиране, насочено към конкретен елемент от информациятаКоординирани кампании за публикуване, изкуствено създадени фалшиви тенденции чрез мрежи от ботове, решения на платформата за промотиране, филтриране или потискане
\n

Както вирусността, така и тенденциите могат да възникнат органично или да бъдат изкуствено усилвани чрез координирани кампании, дейност на ботове или решения на платформата. И двете могат също да дадат предимство на емоционално възбуждащо, морално натоварено или разделящо съдържание, особено в политически или конфликтни контексти.

\n

Вирусност

\n

Моделът, по който конкретна информация се разпространява бързо чрез споделяне, препоръки и повторно разпространение в мрежите, аналогично на начина, по който се разпространява вирус. Вирусността се определя от характеристиките на съдържанието, структурите на социалните мрежи, възможностите на платформите, времето и алгоритмичното усилване.

\n

Съдържание, което предизвиква силни емоции, морални реакции или враждебност към други групи, често е по-вероятно да бъде споделено, особено в политически или конфликтни контексти. Вирусността обаче не се определя само от размера на оригиналния източник: по-малки акаунти или медии също могат да произвеждат силно вирусни елементи.

\n

Вирусността може да възникне органично, но може и да бъде изкуствено усилвана чрез координирано споделяне, манипулиране на платформата или дейността на ботове.

\n

Тенденция

\n

Статус, присвоен от платформата, който показва, че дадена тема, хаштаг, звук, формат или дискусионна група е получила необичайно концентрирана активност в рамките на кратък период.

\n

Тенденциите се идентифицират алгоритмично и се показват чрез функции на платформата, като например X / Twitter Trending Topics, хаштагове в тенденция, звуци в тенденция, предизвикателства в тенденция или други специфични за платформата функции за тенденции. Тенденциите зависят от специфични за платформата сигнали, като например обем на публикациите, темп на нарастване, ангажираност, местоположение, персонализация и филтри за модерация.

\n

Темите, които генерират висока ангажираност — включително противоречиви, предизвикващи емоции или морално натоварени теми — могат да имат по-голяма вероятност да станат тенденция, но това зависи от системата за класиране и правилата за модерация на платформата.

\n

Тенденциите могат да възникнат органично от много независими приноси, но могат да бъдат повлияни и от координирани кампании, дейността на ботове или решенията на платформата относно това какво да се промотира, филтрира, модерира или потиска.

\n
\n
\n\n
    \n
  • Berger, J. (2013). Contagious: Why Things Catch On. Ню Йорк: Simon & Schuster.\n
  • \n
  • Бергер, Дж., & Милкман, К. Л. (2012).\nКакво прави онлайн съдържанието вирусно? Journal of Marketing Research\n, 49(2), 192–205. https://doi.org/10.1509/jmr.10.0353\n
  • \n
  • Брейди, У. Дж., Маклоулин, К., Доан, Т. Н., & Крокет, М. Дж. (2021).\nКак социалното учене усилва изразяването на морално възмущение в онлайн социалните мрежи. Science Advances\n, 7(33), eabe5641. https://doi.org/10.1126/sciadv.abe5641\n
  • \n
  • Дженкинс, Х., Форд, С., & Грийн, Дж. (2013). Разпространяеми медии: Създаване на стойност и смисъл в мрежовата култура. Ню Йорк: NYU Press.\n
  • \n
  • Ли, Дж. и Умбек, Дж. (2026).\nВирусният обрат: преосмисляне на вирусността в икономиката на създателите в TikTok. Continuum\n, 1–26. https://doi.org/10.1080/10304312.2026.2625794\n
  • \n
  • Мааруф, А., Пролохс, Н., & Фойерригел, С. (2024).\nВирусността на речта на омразата в социалните медии. Протоколи на ACM за взаимодействието човек-компютър\n, 8 (CSCW1), 1–22. https://doi.org/10.1145/3641025\n
  • \n
  • Ратже, С., Ван Бавел, Дж. Дж., & Ван дер Линден, С. (2021).\nНеприязънта към външни групи стимулира ангажираността в социалните медии. Сборник на Националната академия на науките\n, 118(26), e2024292118. https://doi.org/10.1073/pnas.2024292118\n
  • \n
  • Rathje, S., & Van Bavel, J. J. (2025).\nПсихологията на вирусността. Тенденции в когнитивните науки\n, 29(10), 914–927. https://doi.org/10.1016/j.tics.2025.06.014\n
  • \n
  • Роджърс, Е. М. (2003). Разпространение на иновациите (5-то изд.). Ню Йорк: Free Press.\n
  • \n
  • Санджорджио, Е., Чинели, М., Черкети, Р., & Куатрочоки, У. (2024).\nПоследователите не определят вирусността на новинарските медии в социалните мрежи. PNAS Nexus\n, 3(7), стр. 257. https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae257\n
  • \n
  • Schlessinger, J., Garimella, K., Jakesch, M., & Eckles, D. (2023).\nЕфекти от алгоритмичното промотиране на тенденции: Доказателства от координирани кампании в актуалните теми на Twitter. Протоколи от Международната конференция на AAAI за уеб и социални медии (ICWSM)\n, 17(1), 777–786. https://doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22187\n
  • \n
  • Schöne, J. P., Parkinson, B., & Goldenberg, A. (2021).\nНегативността се разпространява повече от позитивността в Twitter след както положителни, така и отрицателни политически ситуации. Affective Science\n, 2(4), 379–390. https://doi.org/10.1007/s42761-021-00057-7\n
  • \n
\n
\n
\n

Ефекти на разпространение и епистемично „изпиране“

\n

Процесът, чрез който информация, която придобива видимост в една информационна среда — било то чрез изкуствено усилване, тенденции или редакционен подбор — се поема и разпространява по-нататък в други информационни среди или системи за достъп до информация, достигайки по този начин аудитории извън първоначалната среда.

\n

Разпространението може да се осъществи чрез журналистически репортажи, споделяне между платформи, редакционна селекция или преразпределение, инициирано от потребители.

\n

→ Резултат от изследване, споделен в научен форум, може да бъде обсъден в социалните медии и обобщен от AI асистент.
→ Тема, изкуствено раздухана от ботове в социална медийна платформа, може да бъде подета от журналисти.

\n

→ Ефектите на разпространение могат да увеличат обхвата както на надеждна, така и на ненадеждна информация и могат да направят информацията да изглежда по-широко установена, отколкото е била първоначално.

\n

Епистемично „изпиране“

\n

Разпространението не винаги запазва видимия статус на информацията. Когато каналът, по който се получава информацията, носи по-силни сигнали за авторитет или надеждност от канала на произход — академичен формат, рецензиране от колеги, официална публикация — самата информация може да бъде възприета като по-надеждна просто поради факта, че е била преместена. Този ефект е известен като епистемично „изпиране“: информацията придобива възприемана надеждност чрез преминаването си през различни канали, без да има реална промяна в основните твърдения или доказателства. Той експлоатира склонността на получателите да приписват надеждността на канала, в който срещат информацията, на самата информация.

\n

→ Твърдение, произхождащо от анонимен блог пост, може да бъде цитирано в предпечат, възпроизведено в отговор, генериран от ИИ, и накрая цитирано в рецензирана статия — на всеки етап придобивайки академична легитимност и видима авторитетност, докато основното твърдение остава непроменено или непроверено.

\n
\n
\n\n

Екип от Университета в Гьотеборг, ръководен от медицински изследовател, измисли фалшиво кожно заболяване, наречено „биксонимания“, за да провери дали системите за изкуствен интелект биха усвоили и повторили медицинска дезинформация. Те го представиха като предполагаемо състояние, свързано с излагането на синя светлина от екрани, със симптоми като болка и сърбеж в очите и розов оттенък по клепачите. След това създадоха умишлено фалшиви препринти с академичен вид, в които бяха вмъкнати очевидни предупредителни знаци — измислен автор с генерирана от ИИ снимка, несъществуващ университет и препратки към Академията на Звездния флот и USS Enterprise. Nature съобщи, че препринтите са били премахнати от Preprints.org. В рамките на няколко седмици големите чатботове с изкуствен интелект започнаха да представят „биксониманията“ като истинско медицинско състояние, като в някои случаи предлагаха на потребителите обяснения или съвети, свързани със здравето. Успоредно с това фалшивият материал беше цитиран в поне една публикувана статия, която впоследствие беше оттеглена, в списанието Cureus на Springer Nature. Ефект на разпространение: публикации в блогове → фалшив препринт → уебкраулери → отговори на чатботове с изкуствен интелект → академично цитиране

\n
\n
\n
\n
\n\n

Stokel-Walker, C. (2026). Учените измислиха фалшиво заболяване. ИИ каза на хората, че е истинско. Nature, 652(8110), 559-561. https://doi.org/10.1038/d41586-026-01100-y

\n
\n
\n

Ограничаване на информацията

\n

Докато „Усилване на информацията“ (по-горе) описва как видимостта се разширява в потребителските профили, „Ограничаване на информацията“ описва обратното: как обхватът на гледните точки, достигащи до отделен потребител или социална група, се ограничава. Два различни механизма предизвикват това ограничаване — „филтърна балон“ (алгоритмична персонализация) и „ехо камера“ (самоизбор на потребителя). Двата често се смесват в популярния дискурс, но функционират по различен начин.

\n

Филтърна балон

\n

Филтърният балон е изолирана информационна среда, създадена от алгоритмичната персонализация, в която потребителят е все по-често излаган на съдържание, което съответства на неговите предположени предпочитания и минали поведения, докато съдържанието, което се различава, се филтрира — обикновено без потребителят да осъзнава това. Терминът е въведен от Ели Паризер (2011) за да опише как алгоритмите за персонализация в Google, Facebook и подобни платформи могат да създават систематични асиметрии в излагането на информация въз основа на сигнали от потребителя като история на кликовете, местоположение и данни от профила.

\n

Характерната черта на филтърния балон е липсата на умисъл от страна на потребителя: стесняването се генерира от оптимизацията на платформата, а не от съзнателния избор на източници от страна на потребителя.

\n
\n
\n\n

Емпиричните изследвания значително са квалифицирали първоначалната теза на Паризер. Проучванията са установили, че алгоритмичната персонализация наистина оформя това, което виждат потребителите, но повечето потребители все пак се сблъскват с идеологически разнообразно съдържание — отчасти защото техните собствени социални мрежи включват разнообразни гледни точки, а отчасти защото алгоритмите не изолират толкова напълно, колкото предполага популярният дискурс (Bakshy et al., 2015; Flaxman et al., 2016; Bruns, 2019). Ефектът на „филтърния балон“ е реален, но обикновено е по-слаб, отколкото се приема; селективното излагане на информация преди появата на интернет (например изборът на вестници или телевизионни канали) в много случаи е било по-силно.

\n
\n
\n
\n
\n\n
    \n
  • Pariser, E. (2011). Филтърният балон: Какво интернет крие от вас. Penguin Press.\n
  • \n
  • \nBakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science\n, 348(6239), 1130–1132. https://doi.org/10.1126/science.aaa1160\n
  • \n
  • \nФлаксман, С., Гоел, С. и Рао, Дж. М. (2016). Филтърни балони, ехо камери и консумация на онлайн новини. Public Opinion Quarterly\n, 80(S1), 298–320. https://doi.org/10.1093/poq/nfw006\n
  • \n
  • Bruns, A. (2019). Are Filter Bubbles Real? Polity Press.\n
  • \n
\n
\n
\n

Ехо камера

\n

Ехо камерата е социална информационна среда, в която потребителят е изложен предимно на мнения, твърдения или идеологии, които подсилват съществуващите му убеждения, докато различията в мненията липсват, се отхвърлят или активно се дискредитират. Кас Сънщайн (2017) описва политическите последствия: когато групите се изолират от външни гледни точки, вътрешните убеждения се засилват и с времето стават по-крайни (групова поляризация).

\n

За разлика от филтърния балон, който възниква в резултат на алгоритмична персонализация, ехо камерата е резултат предимно от самоизбора на потребителя: изборът на кого да следва, към кои общности да се присъедини, на кои източници да се доверява и кои гласове да отхвърля. Тези избори са частично продиктувани от потвърждаващия уклонение — когнитивната тенденция да се търси и да се вярва на информация, която съответства на съществуващите убеждения. Усилващият ефект идва от самата социална структура, а не от невидимо алгоритмично филтриране.

\n

C. Thi Nguyen (2020) прави концептуално разграничение, което е важно за интервенцията:

\n
    \n
  • Епистемичната балон е социална структура, в която другите релевантни гласове просто отсъстват. Нейните обитатели не чуват противоположни гледни точки, но и не ги отхвърлят активно.\n
  • \n
  • Ехо камерата в строгия смисъл е социална структура, в която другите релевантни гласове се дискредитират активно. Членовете може да чуват противоположни гледни точки, но се научават да не се доверяват на източниците им.\n
  • \n
\n

Епистемичната балон може да бъде отворена чрез въвеждането на нова информация; ехо камерата се съпротивлява на корекция дори когато се представят външни доказателства, защото източниците на тези доказателства вече са били делегитимирани.

\n
\n
\n\n

Емпиричните изследвания сочат, че силни, идеологически изолирани ехо камери са по-редки, отколкото предполага популярният дискурс (Cinelli et al., 2021; Guess et al., 2018), но там, където съществуват, те могат да бъдат силно устойчиви на корекция. Самото съгласие в рамките на групата не е само по себе си ехо камера – определящата характеристика е активното изключване или дискредитиране на външни гледни точки.

\n
\n
\n
\n
\n\n
    \n
  • Sunstein, C. R. (2017). #Republic: Divided Democracy in the Age of Social Media. Princeton University Press.\n
  • \n
  • \nNguyen, C. T. (2020). Ехо камери и епистемични балони. Episteme\n, 17(2), 141–161. https://doi.org/10.1017/epi.2018.32\n
  • \n
  • \nЧинели, М., Де Франциски Моралес, Г., Галеаци, А., Куатрочоки, У., & Старнини, М. (2021). Ефектът на ехо камерата в социалните медии. PNAS\n, 118(9), e2023301118. https://doi.org/10.1073/pnas.2023301118\n
  • \n
  • Guess, A., Lyons, B., Nyhan, B., & Reifler, J. (2018). Избягване на „ехо камерата“ относно „ехо камерите“: Защо селективното излагане на политически новини, споделящи вашите възгледи, е по-рядко, отколкото си мислите. Бяла книга на фондация „Найт“.\n
  • \n
\n
\n
","UPDATEDAT":"2026-05-08T06:56:38.108Z","LANG":"bg","ID":"3b24684f-982f-46f5-bc94-0c5e6b459760","TITLE":"Разпространение и видимост на информацията","SOURCELANG":"en"}