Algoritmes. Ze beïnvloeden je mening en zorgen  ervoor dat je in een bubbel beland.  Wat is daar nou van waar? Laten we bij het begin beginnen. Wat is een algoritme eigenlijk? Simpel gezegd is het een serie van opdrachten  die een computer stap voor stap kan uitvoeren. Je kunt het vergelijken met een recept. Stel, je bakt een appeltaart. Dan staat in het recept bijvoorbeeld:  'Doe de bloem in een kom. Meng dat met bakpoeder. Voeg een ei toe, en meng het met boter en suiker tot een deeg. Bij computers werkt het net zo. Stel je zoekt iets op Google. Terwijl je dat doet zie je waarschijnlijk   al zoeksuggesties verschijnen  bij elke letter die je in tikt. Op de achtergrond voert de computer  intussen ook een serie van stappen uit. Bij elke letter wordt jouw tekst vergeleken   met eerdere zoekopdrachten die  op dezelfde manier begonnen. Die worden in jouw browser als suggestie getoond. Zodra jij op zo'n suggestie klikt krijg  jij de belangrijkste zoekresultaten en   onthoud Google dat dit een goede  zoek suggestie voor jou was. Het zijn allemaal algoritmes  die dit mogelijk maken. Soms is het moeilijk om alle stappen in  een algoritme van tevoren te programmeren. Omdat er veel opties zijn en we niet  zo goed weten welke optie de beste is. We kunnen dan zelf lerende  machine learning algoritmes   gebruiken die patronen uit data kunnen halen. In de digitale wereld hebben wij te maken  met gigantische collecties van teksten,   beelden en video's die voor  mensen niet te overzien zijn. Het is onmogelijk om alle webpagina's op  het internet te bekijken of alle films   en series of Netflix of om alle  liedjes op Spotify te luisteren. Daarom moeten we de hulp van  algoritmes wel in roepen,  omdat die dit soort collecties sneller  kunnen organiseren en overzien. Machine learning algoritmes worden hier  gebruikt om over jouw interesses te leren. Als je ergens lang naar kijkt of veel op een   bepaald onderwerp klikt dan vind  je dat waarschijnlijk interessant. Hiermee kunnen meer suggesties gedaan  worden van vergelijkbare inhoud. Als je veel naar appeltaarten kijkt,   is het misschien ook leuk om een  keer een perentaart te maken. Of suggesties die goed werkten bij mensen  die dezelfde interesses hadden als jij. Dat zie je vaak in webwinkels. Mensen die een taartvorm kochten, kochten ook een garde. Hierdoor krijgen wij persoonlijker aanbevelingen. Dat betekent wel dat verschillende  personen verschillende dingen zien. Als ik op Delft google, is het eerste resultaat   dat ik terugkrijg de website van  de Technische Universiteit Delft. Logisch, daar werk ik, en  ik kijk dus inderdaad veel   op websites van de Technische Universiteit Delft. Maar als jij op Delft googlet  krijg je waarschijnlijk de site   van de gemeente Delft als eerste resultaat. Dit heeft voordelen. Omdat de formules achter jouw  interesses worden gebruikt kom   je namelijk zo snel mogelijk bij de  resultaten waar je naar op zoek bent. Ga maar na, wanneer heb je voor het laatst op  de derde of de vierde pagina van Google gekeken? Dit heeft ook risico's. Eén, je mist dingen. Een algoritme kiest namelijk  wel een beetje voor jou. Zoek je in het Nederlands  naar appeltaartrecepten dan   is de kans groot dat je klassieke  Hollandse appeltaarten tegenkomt. Maar zo loop je mogelijk wel het recept mis  van een lekkere oostenrijkse apfelstrüdel. Je krijgt meer van hetzelfde. Als jij continu naar kattenfilmpjes kijkt, leert het algoritme dat je dat leuk vindt. Dan kan het gebeuren dat je alleen nog maar  kattenfilmpjes in je aanbevelingen ziet. Voor kattenfilmpjes is dat wellicht  niet zo'n heel groot probleem,   maar stel dat dit een extreme politieke  mening is, of een complot theorie. Je kunt op het punt komen dat je nog maar weinig   berichten te zien krijgt die  anders zijn dan jouw mening. clickbait wint snel. Hoe sneller en massaal er mensen  ergens op reageren en klikken,   hoe sterker dat een aanwijzing lijkt te zijn  dat veel mensen iets interessant vinden. Algoritmes pakken dat makkelijk op. Sensationele koppen, lompe opmerkingen   en controversiële content worden  zo wel heel makkelijk gepromoot. Zijn algoritmes dan slecht? Verschillende diensten op het  internet gebruiken hun machine   learning algoritmes op verschillende manieren. Als gebruikers, hun klanten,   vinden wij het vaak gewoon fijn om meer  mensen te vinden die denken zoals wij. Het is ook gewoon prettig om je  eigen ideeën bevestigd te zien. Sociale media willen vaak deze wens volgen en niet  partijdig zijn of censureren wat er wordt gezegd. Dan krijg je wel snel meer clickbait suggesties. Maar je kunt algoritmes ook andere  patronen leren te herkennen,   bijvoorbeeld content die je nog niet kent. 'Discover weekly' in Spotify  is daar een voorbeeld van,   en probeert je uit een mainstream bubbel te halen. Je krijgt er namelijk muziek voorgeschoteld  die mensen met jou smaak leuk vonden,  maar die tot nu toe erg weinig is gedraaid. Willen we dus buiten onze bubbel stappen,  dan kunnen algoritmes ons ook helpen. Dus probeer dat eens. Kijk eens niet blind op de eerste Google  of YouTube resultaten, maar scroll verder. Of probeer eens actief een ander genre uit. Zo laat je aan de algoritmes en de online diensten   zien dat je soms ook iets  anders of iets nieuws wilt. En weet dus, dat jij misschien iets anders in je  zoekresultaten ziet dan je vrienden of je buren. Probeer voor de grap eens in Google of in   andere zoekmachines op het woord  verkiezingsprogramma te zoeken. Vergelijk met anderen om je heen wat  de volgorde van de resultaten is. Het zal je verbazen. Wil jij nou het algoritme van YouTube beïnvloeden? Abonneer je dan op het YouTube kanaal  van de Universiteit van Nederland,  zodat je meer videos aanbevolen  krijgt waar je iets van leert..