С того момента, как логика ранжирования, автоматизированная PageRank, стала определять почти все пути, по которым мы выходим в интернет - Google, YouTube, Amazon и т. д. - вся сеть оказалась в осаде вездесущих мини-рейтингов местной аудитории, заранее ориентирующих все мой выбор в соответствии с нашим общим овцеподобным поведением. Многие пионеры цифровой культуры скучают по "старым добрым временам" до появления Google, когда еще можно было по-настоящему "ориентироваться" или "серфить" в Интернете, со всеми невидимыми рифами, неожиданными отклонениями и мелкими кораблекрушениями, которые это влекло за собой. Серендипити 16 , присущее такой навигации, в значительной степени исчезло из практики, как только неумолимая эффективность наших поисковых систем начала направлять нас с дьявольской уместностью и точностью к тому, что мы хотели найти. Позволяя нам сразу же находить то, что машина-агрегатор помогает нам искать, и при этом незаметно подтасовывая результаты, чтобы максимизировать финансовую отдачу от своих монопольных доходов, Google способствует уменьшению освободительных обещаний, заложенных в динамике интернета, принося взамен новые формы эксплуатации, которые отличаются по своей природе, но не обязательно менее изуродованы, чем старые. Даже если, благодаря повсеместному распространению cookies, единичная история моих поисков и предыдущих ответов персонализирует (и "улучшает") то, что машина показывает на моем экране, как я могу не чувствовать себя задушенным грузом постоянно присутствующего рейтинга аудитории, который предварительно векторизирует каждое из моих направлений поиска - каждый cookie только отмечает мою уникальность, чтобы лучше поместить ее в стандартизированную меру потребительского профиля?
В основе этой растущей коммерциализации интернета лежит четвертый аспект агрегации внимания, управляемой машиной, - автоматическая количественная оценка ценностей, пущенных в оборот в глобальной экономике внимания. 17 Маттео Паскинелли представляет этот процесс автоматизированной оценки с особой ясностью:
PageRank конкретно описывает ценность внимания любого объекта до такой степени, что стал важнейшим источником видимости и авторитета даже за пределами цифровой сферы. В конечном итоге PageRank дает формулу накопления ценности, которая является гегемонистской и совместимой в различных медиа-доменах: эффективную схему для описания экономики внимания и когнитивной экономики в целом. [...] До интернета этот процесс описывался как общий коллективный драйв - после интернета структуру сетевых отношений вокруг конкретного объекта можно легко проследить и измерить. PageRank - это первая математическая формула, позволяющая рассчитать ценность внимания каждого узла в сложной сети и общий капитал внимания всей сети [. . . .] Это значение ранга, устанавливаемое Google, неофициально признано валютой глобальной экономики внимания и оказывает решающее влияние на онлайн видимость отдельных лиц и компаний, а затем на их престиж и бизнес. Эта ценность внимания затем трансформируется в денежную стоимость различными способами. 18
Мы очень близко подошли к ядру реактора, питающего экономику внимания, - в том смысле, что это (к сожалению, все еще) "экономика", ориентированная на финансовую прибыль, а не "экология", понимаемая как экосистема, о которой мы должны срочно позаботиться, если хотим развить формы жизни, которые были бы коллективно устойчивыми и индивидуально желанными. Как мы уже отмечали в предыдущей главе с Георгом Франком, говорить об экономике внимания можно лишь в той мере, в какой бесконечное разнообразие того, на что мы обращаем внимание, может быть сведено к количественно измеримой однородной субстанции. Именно такую редукцию и осуществляет PageRank. Если этот алгоритм способен расставить приоритеты в предлагаемой нам информации, если он может направить наш взгляд и коммерциализировать наше любопытство, то это происходит благодаря ПРИНЦИПУ КАНТИФИКАЦИИ, который представляет собой четвертый и последний аспект, который следует здесь отметить: машинная агрегация внимания, осуществляемая PageRank, производит цифру, которая присваивает значение внимания каждому объекту в момент времени t.