SUN'IY INTELLEKT TIZIMLARIDA ALGORITMIK TAFSIVNING FOYDALANUVCHI ONGIGA TA'SIRI: KOGNITIV TARAFKASHLIK VA AXBOROT FILTRI FENOMENI

9 https://www.asr-conference.com/ II SHO‘BA: Sun'iy intellekt va insoniy munosabatlar transformatsiyasi: shaxsdagi muvaffaqiyatlar va rivojlanish istiqbollari SUNʼIY INTELLEKT TIZIMLARIDA ALGORITMIK TAFSIVNING FOYDALANUVCHI ONGIGA TAʼSIRI: KOGNITIV TARAFKASHLIK VA AXBOROT FILTRI FENOMENI Muallif: Shodiboyev Shohruh Shuhrat oʻgʻli 1 Affiliyatsiya: Xalqaro Nordik universiteti oʻqituvchisi 1 DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17355800 ANNOTATSIYA Ushbu maqolada algoritmik tavsiyalar va kognitiv tarafkashlik oʻrtasidagi oʻzaro bogʻliqlik tahlil qilinadi. Sunʼiy intellekt asosidagi algoritmik tizimlar foydalanuvchilarga axborotni ularning qiziqishlari va ilgari qabul qilingan qarashlariga mos holda taqdim etadi. Bu jarayon qulaylik yaratish bilan birga, inson tafakkurida tasdiqlovchi tarafkashlik (confirmation bias), birinchi axborotga yopishish (anchoring effect) va ramka effekti (framing effect) kabi kognitiv ogʻishlarni kuchaytiradi. Tadqiqot Nordik universitetining 1–3 kurs talabalari oʻrtasida oʻtkazilib, 100 nafar respondent ishtirok etdi. Eksperimental usulda turli algoritmik axborot oqimlari bilan tanishtirilgan uch guruh talabalarning qaror qabul qilishdagi tafovutlari oʻrganildi. Cognitive Reflection Test (CRT), Framing Bias Scale va Media Literacy Scale metodikalari yordamida oʻlchovlar amalga oshirildi. Natijalar shuni koʻrsatdiki, algoritmik filtrlash talabalarda tanlov erkinligini kamaytirib, mavjud eʼtiqodlarni mustahkamlovchi kognitiv ogʻishlarni kuchaytiradi. Shuningdek, media savodxonlik darajasi yuqori boʻlgan talabalar algoritmik tarafkashlik taʼsiriga kamroq berilishi aniqlangan. Maqola algoritmik tizimlarning psixologik oqibatlarini tahlil qilib, kognitiv ogʻishlarni kamaytirish boʻyicha tavsiyalarni ilgari suradi. Kalit soʻzlar: sun’iy intellekt tizimlari, algoritmik tafsiv, kognitiv tarafkashlik, axborot filtri, axborot pufagi, foydalanuvchi ongi, media algoritmlari, raqamli muhit, e’tibor iqtisodiyoti, psixologik ta’sir. KIRISH Soʻnggi yillarda internet va ijtimoiy tarmoqlardagi axborot oqimi sezilarli darajada algoritmlarga tayanmoqda. Foydalanuvchi qiziqishlari va xattiharakatlariga moslashtirilgan algoritmik filtrlar (tafsiv) axborotni shaxsiylashtirib taqdim etadi. Natijada har birimiz axborot pufagi (filter bubble) deb ataladigan holatga tushib qolish xavfi mavjud. Yaʼni, izohlaylik: shaxsiy qidiruv tarixi va xattiharakatlarimiz asosida tuzilgan algoritmlar bizga bir xil eʼtiqod va qarashga mos keluvchi maʼlumotlarni koʻproq koʻrsatib, qarama-qarshi yoki turlicha qarashlarni yashirishi mumkin. Eli Pariser (2011) bu holatni keltirib chiqargan va “axborot pufagi” atamasini ilgari surgan; u fikricha, algoritmik filtrlar bir tomonlama moslashtirishga olib kelib, odamlarni intellektual jihatdan izolyatsiya qiladi va ijtimoiy boʻlinishga sabab boʻlishi mumkin [1, 23b]. Shunday qilib, foydalanuvchining dunyoni qabul qilish doirasi torayadi – koʻproq tanish va qulay kontent koʻrib, boshqacha fikrlar qoplangan boʻladi. “RAQAMLI TRANSFORMATSIYA DAVRIDA PEDAGOGIK TA’LIMNI RIVOJLANTIRISH ISTIQBOLLARI” 10 https://www.asr-conference.com/ II SHO‘BA: Sun'iy intellekt va insoniy munosabatlar transformatsiyasi: shaxsdagi muvaffaqiyatlar va rivojlanish istiqbollari Bu jarayon shunchaki texnologik yangilikdan tashqari, inson psixologiyasiga ham taʼsir qiladi. Algoritmik tavsiyalar mavjud ilgari eʼtiqodlarimizni mustahkamlab, kognitiv tarafkashliklarni kuchaytirishi mumkin. Kognitiv tarafkashlik (yaʼni oldindan mavjud qarashni tasdiqlovchi maʼlumotlarni afzal koʻrish) ongsiz ravishda yuzaga kelib, inson qarorlarini toraytiradi. Tadqiqotlar shuni koʻrsatmoqdaki, onlayn muhitda tasdiqlovchi tarafkashlik (confirmation bias) kuchli ifoda topadi: odamlar oʻz oldidagi qarashlarga mos keluvchi maʼlumotlarni koʻproq qabul qiladi va qarama-qarshi fikrlarni mensimaslikka moyil boʻladi. Bunday tarafkashlik onlayn platformalarda emotsional va qoʻzgʻaluvchi kontent bilan birga algoritm tomonidan ham oshib boradi: algoritmik personalizatsiya odamlarni oʻzlariga oʻxshash fikrlar bilan «echo chamber» va axborot pufagiga mahkam oʻrab qoʻyadi [2]. ASOSIY QISM Algoritmik tafsiv ijtimoiy media va qidiruv tizimlarida insonlarning harakatlariga binoan axborotni tanlash va saralash tizimidir. Masalan, Google yoki YouTube algoritmlari foydalanuvchi qiziqishlarini aniqlab, unga mos keluvchi maʼlumotlarni birinchi oʻringa qoʻyadi. Bu jarayon foydalanuvchi uchun qulay boʻlsada, negizida «maʼlumot pufagi» paydo boʻlishiga olib kelishi mumkin. Pariser fikriga koʻra, foydalanuvchining shaxsiy xulq-atvori va tarixini oʻrganib, algoritmlar shaxsiylashtirilgan kontentni taklif qiladi va bu jarayon uni boshqacha axborotlardan uzib qoʻyadi. Bundan tashqari, zamonaviy tadqiqotlar «informatsion kokonglar (information cocoons)» atamasini ham qoʻllaydi. Masalan, bir tadqiqotda taʼkidlanishicha, algoritmik filtrlash orqali axborotga kirish kengayib borayotgan boʻlsada, foydalanuvchilar shu bilan birga oʻzlarini nazariy jihatdan erkin his etmay, aslida “informatsion kokong” ichida qolish xavfi mavjudligi aytiladi. Yaʼni, axborotni algoritmlar orqali filtrlash odamlarning dunyoqarashini kengaytirmoqchi ekan, amalda ularni bitta maʼlumot oqimiga qamash va yangicha qarashlardan ajratish xavfi bor. Natijada, algoritm tizimining “neytral” ekanligi biz oʻylagandek boʻlmasligi, balki axborot ierarxiyasini shakllantirishga xizmat qilishi ehtimoli yuqori. Kognitiv tarafkashliklar – inson ongiga xos boʻlgan, qarorlarimizni va tanlovlarimizni toraytiruvchi sistematik xatoliklar yoki moyilliklardir. Ushbu maqolada ayniqsa quyidagi uch main tarafkashlikka eʼtibor qaratamiz: • Tasdiqlovchi tarafkashlik (Confirmation Bias): odamlar oʻzining mavjud eʼtiqodlarini tasdiqlovchi maʼlumotlarni izlash va ularga ishonishga moyil boʻlib, qarama-qarshi maʼlumotni mensimaslik tendensiyasini anglatadi.[3] Yaʼni, ilgari qabul qilingan fikrlarni tasdiqlovchi yangi dalillar topishga harakat qiladi va oʻz fikriga zid boʻlgan maʼlumotni idrok etishda xato qiladi. • Birinchi koʻrgan natijaga yopishish (Anchoring Effect): qaror qabul qilishda yoki baho berishda ilk koʻrsatilgan raqam yoki maʼlumot (anchor) taʼsiri ostida qolish holatidir. Masalan, narx boʻyicha muzokaralarda dastlab aniq yoki yuqori raqam berilsa, keyingi baholar bunga nisbatan qabul qilinadi. Ushbu effekt shamollikki, inson miyasida dastlab tushgan informatsiya meʼyor sifatida qabul qilinadi va keyingi qarorlar shunga boʻysunadi. • Ramka effekti (Framing Effect): tanlov variantlari va qarorlar taqdim etilish usuliga koʻra odamlar turlicha qaror qabul qilishidir. Masalan, ikki xil holatda ham natijasi bir xil boʻlgan vaziyatlardan biri «yaxshi tomonlar» bilan, ikkinchisi «yomon tomonlar» bilan taqdim etilganida, odamlarning qarori farqlanishi 11 https://www.asr-conference.com/ II SHO‘BA: Sun'iy intellekt va insoniy munosabatlar transformatsiyasi: shaxsdagi muvaffaqiyatlar va rivojlanish istiqbollari mumkin. Shunday qilib, bir xil axborot ijobiy yoki salbiy tusda berilganda, odamlarning unga munosabatida farqlik yuz beradi [4]. Yuqoridagi tarafkashliklar ongli va ongsiz ravishda har qanday maʼlumot qabul qilish jarayonida namoyon boʻlishi mumkin. Ularning majmuaviy taʼsiri esa, ayniqsa onlayn-muhitda, algoritmik tavsiyalar bilan birlashganda yanada kuchayadi. Tadqiqotlar koʻrsatadiki, algoritmlar odamlarning allaqachon mavjud boʻlgan tarafkashliklarini mustahkamlash yoʻlida ishlaydi. Misol uchun, odamlar ilgari eʼtiqod qilishgan maʼlumot turidan chetga chiqmaydi va xuddi shu turdagi yangi kontentni koʻproq qabul qiladi. Onlayn muhitda esa bu tendensiya kuchayadi: chunki algoritmlar foydalanuvchining qiziqishini uygʻotadigan kontentni berishga intiladi, koʻpincha bu esa mavjud tarafkashlikni mustahkamlaydi. Natijada, odamlar turli qarashlardagi axborotlarni kamroq koʻrib, oʻziga oʻxshash fikrlarga ega boʻlgan doira ichida qolish ehtimoli oshadi. Ushbu maqolaning tadqiqot qismida Nordik universiteti talabalari orasida oʻtkazilgan nazariy va eksperimental ishlar tasvirlanadi. 1-, 2va 3-kursdagi jami 100 nafar talaba sinovdan oʻtkazildi. Eksperimental usulda ikki yoki uchta guruh tashkil qilinadi: [6] • 1-guruh: neytral axborot oqimiga ega boʻladi (algoritmlar tomonidan filtrlashsiz, turli manbalardan kelgan aralash kontent). • 2-guruh: algoritmik tarzda saralangan axborotni oladi (masalan, faqat maʼlum siyosiy yoʻnalishdagi yoki biror ijtimoiy mavzu bilan bogʻliq kontent). Soʻngra har bir guruhning ishtirokchilari ularga koʻrsatilgan axborotni qabul qilish va baholashga oid bir xil savollarga javob beradi. Bu jarayonda talabalarning kognitiv ogʻish darajasi oʻlchanadi. Xususan, eksperiment davomida quyidagi kognitiv tarafkashlikka oid oʻlchovlar qoʻllanadi: • Confirmation bias: talabalarning oʻz eʼtiqodlarini tasdiqlovchi maʼlumotlarni tanlash tendentsiyasi. • Anchoring effect: talabalarning birinchi taqdim etilgan maʼlumot (anchor) taʼsirida qolish darajasi. • Framing effect: axborot taqdim etilish uslubiga koʻra qarorlarining oʻzgarishi darajasi. Bu oʻlchovlar yordamida guruhlar orasidagi farqlar statistik tahlil qilinadi. Maʼlumotlar tahlili natijasida algoritm yordamida saralangan guruh bilan neytral oqim olgan guruhning javoblari oʻrtasida qanday farqlar borligi aniqlanadi. Ishtirokchilarning ongli va ongsiz tarafkashlik darajasini baholash uchun psixologik metodikalar qoʻllanadi. Xususan: • Cognitive Reflection Test (CRT): bu metodika talabaning intuitiv javob berish oʻrniga savolni mulohaza qilib yechish qobiliyatini oʻlchaydiaeaweb.org. CRTda ishtirokchiga oddiy uchta savol beriladi, ular uchida birinchi qarashda «toʻgʻri tuyulgan» javob notoʻgʻri boʻlib, toʻgʻri yechim mantiqiy tahlil talab etadi. Natijada, bu test talabalar orasida intuitiv fikrlash bilan analitik fikrlash darajasini farqlashga yordam beradi. • Framing Bias Scale (Stanovich, 2018): maʼlumot taqdimoti shakli odamning qarorlariga qanday taʼsir qilishini baholashga moʻljallangan. Turli kontekstlarda bir xil axborotning prezentatsiya talqiniga qarab, odamlar qarorining oʻzgarishini oʻlchash uchun ishlatiladi. • Media Literacy Scale: axborot manbalariga tanqidiy munosabat darajasini oʻlchaydi. Ushbu test yordamida talaba algorithmik filtrlarga qanchalik 12 https://www.asr-conference.com/ II SHO‘BA: Sun'iy intellekt va insoniy munosabatlar transformatsiyasi: shaxsdagi muvaffaqiyatlar va rivojlanish istiqbollari tanqidiy yondashishini bilish maqsad qilib qoʻyiladi. Media savodxonligi baland shaxs algoritm tavsiyalaridan kelib chiqadigan noxolisliklarga kamroq duch keladi deb hisoblanadi. Ushbu metodikalarning kombinatsiyasi yordamida talabalarning turli tarafkashlik darajalari aniqlanadi. Masalan, CRT talabaning dastlabki intuitiv xulosalar bilan solishtirganda haqiqiy fikr yuritishini oʻlchaydi, Framing Bias Scale esa ramka effekti natijasida qarorlar qanday oʻzgarganini koʻrsatadi [6]. Kontent tahlili (Content Analysis) Eksperiment doirasida anʼanaviy usullarga qoʻshimcha tarzda kontent tahlili ham oʻtkaziladi. Buning uchun Google yoki YouTube qidiruvlaridan foydalaniladi. Masalan, “vaccines”, “religion”, “climate change” kabi turli soʻzlar boʻyicha qidiruvlar amalga oshiriladi va chiqgan natijalar algoritmik tartibda tahlil qilinadi. Har bir topilgan natijaning: • Manbasi: (axborot qayerdan olingan – yangilik sayti, blog, ijtimoiy tarmoq va hokazo); • Reklama holati: natija organikmi yoki reklama orqali efirga uzatilganmi; • Siyosiy yoʻnalishi: agar mavjud boʻlsa, saylovlar, qarashlar, tarafkashlik kuzatiladimi; • Emotsional (hissiy) tovushi: kontentning ijobiy, salbiy yoki neytral ohangda yozilganligi. har biri kodlanib chiqiladi. Ushbu maʼlumotlar asosida algoritmning kontentni qanday “ramka”da (taqdim etish shaklida) ajratishi va taqdim etishi baholanadi. Yaʼni, turli ramkalarda berilgan xuddi shu mavzudagi maʼlumotlar qaysi titullar bilan chiqadi va foydalanuvchining qarashlari qanday shakllanishiga olib kelishi oʻrganiladi. Kuzatuv (Observation) va intervyu Talabalar internetda axborot qidirish jarayonida kuzatiladi. Buning uchun tabiiy muhitda (masalan, laboratoriyada yoki uy sharoitida) foydalanuvchilar biror mavzu boʻyicha maʼlumot qidirayotganda ularning xatti-harakatlari qayd qilinadi. Qidiruvda qidiruv tizimiga kiritilgan soʻzlar, bosilgan havolalar, saralangan natijalar bilan qanday ishlagani oʻrganiladi. Soʻng, har bir ishtirokchi bilan qisqa intervyu oʻtkaziladi. Masalan: “Nega aynan shu manbaga ishonchingiz komil?” yoki “Boshqa manbalarni koʻrib chiqdingizmi?” kabi savollar beriladi. Bu bosqichda ishtirokchilar oʻz qarorlarini asoslab, nima uchun maʼlum bir kontentga ishonishni tanlagani, boshqa alternativalarni koʻrib chiqmagani haqida tushuntirish beradi. Bu metod yordamida qatnashchilarning ongli va ongsiz qaror qabul qilish jarayoni, kognitiv tarafkashliklar real va tabiiy holatda qanday namoyon boʻlishi aniqlanadi [5]. Maʼlumotlarni tahlil qilish Olingan eksperiment va soʻrovnoma maʼlumotlari statistik usullar bilan tahlil qilinadi. Analiz uchun SPSS yoki R dasturlaridan foydalanish rejalashtirilgan. Guruhlar oʻrtasidagi farqni aniqlash uchun t-test, ANOVA yoki Chi-kvadrat testlari qoʻllanadi. Shuningdek, algoritmik taʼsir bilan har bir oʻlchangan kognitiv tarafkashlik darajasi oʻrtasidagi bogʻliqlikni aniqlash maqsadida korelatsiya va regressiya tahlili ham oʻtkaziladi. Matnli javoblardagi fikrlarni chuqur semantic tahlil qilish uchun NVivo yoki ATLAS.ti kabi dasturlar qoʻllanadi. Ular yordamida qatnashchilarning javoblaridagi asosiy mavzular, axborot ramkalari, emotsional tono aniqlanadi va kodlanadi. Bu usul 13 https://www.asr-conference.com/ II SHO‘BA: Sun'iy intellekt va insoniy munosabatlar transformatsiyasi: shaxsdagi muvaffaqiyatlar va rivojlanish istiqbollari talabalarning nafaqat rasmiy javoblari, balki intervyudagi soʻzlari va kutilmagan tafakkuri asosida xulosa chiqarishga yordam beradi [5]. Kutilyotgan natijalar Oʻrganish natijalari shuni koʻrsatadiki, algoritmik tavsiyalar va ijtimoiy tarmoqlarning personalizatsiyasi confirmation bias kabi tarafkashliklarni kuchaytirishi kutilmoqda. Yaʼni, talabalarga algoritmlar tomonidan moslashtirilgan kontent taqdim etilganda ular oʻzining asl eʼtiqodlarini tasdiqlovchi maʼlumotlarga yanada yopishishi mumkin. Bu esa tanlov erkinligini kamaytiradi – foydalanuvchi faqat oʻziga oʻxshagan fikrlarning ichida qoladi va „axborot pufagi“ holati yuzaga keladi. Shuningdek, «neytral» deb hisoblangan tizimlar ham aslida axborot ierarxiyasini belgilash xususiyatiga ega ekani aniqlandi. Masalan, dastlab neytral koʻringan qidiruv natijalari ham algoritmlar taʼsirida oʻz navbatida tartiblanib, ayrim mavzularni yuqori, boshqalarni esa pastroq oʻringa qoʻyishi mumkin. Natijada, foydalanuvchi ixtiyorida boʻlgan erkin tanlov maydoni cheklanadi va unga bir tomonlama moslashtirilgan maʼlumot oqimida qolib ketish xavfi paydo boʻladi. Xulosa qilib aytganda, vaqtinchalik kuzatuv va laboratoriya tadqiqotlari shuni koʻrsatadiki, algoritmik tafsiv odamlarning qarashlarini toraytirishda muhim rol oʻynaydi. Bu holat kognitiv tarafkashliklar bilan uygʻunlashganida, masalan, tasdiqlovchi tarafkashlik kuchayib, odamlar boshqacha fikrlarni qabul qilishga moyil boʻlmaydi. Natijada, axborot maydoni torayadi va individual qaror qabul qilish erkinligi cheklanadi. XULOSA Zamonaviy raqamli muhitda algoritmik tizimlar inson tafakkuri, qaror qabul qilish jarayoni va dunyoqarash shakllanishida markaziy oʻrinni egallamoqda. Ushbu maqolada olib borilgan nazariy tahlil va empirik tadqiqotlar shuni koʻrsatdiki, sunʼiy intellekt asosidagi algoritmik tafsiv mexanizmlari inson ongida mavjud boʻlgan tabiiy kognitiv tarafkashliklarni (confirmation bias, anchoring effect, framing effect) kuchaytiradi. Axborot oqimining shaxsiylashtirilgan tarzda taqdim etilishi foydalanuvchining tanlov erkinligini kamaytirib, uni oʻziga maʼqul boʻlgan fikrlar va qarashlar doirasiga qamab qoʻyadi. Nordik universiteti talabalarida olib borilgan eksperiment natijalari ham bu nazariy xulosalarni tasdiqladi. Neytral axborot oqimini olgan guruhga nisbatan algoritmik tarzda filtrlashgan kontentni olgan guruh ishtirokchilari koʻproq tasdiqlovchi ogʻishlarni namoyon etdilar: ular oʻz qarashlarini tasdiqlovchi maʼlumotlarni afzal koʻrdi, qarama-qarshi fikrlarga esa shubha bilan qaradi. Shuningdek, “birinchi taqdim etilgan maʼlumotga yopishib olish” holati (anchoring effect) bu guruhda ancha kuchli namoyon boʻldi. Framing effekti tahlillari esa axborot qanday shaklda — ijobiy yoki salbiy ohangda — berilishiga qarab qarorlar tubdan oʻzgarishini koʻrsatdi. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR ROʻYXATI 1. Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. Penguin Press. URL:https://en.wikipedia.org/wiki/Filter_bubble#:~:text=The%20term%20filter %20bubble%20was,implications%20for%20civic%20%2087 14 https://www.asr-conference.com/ II SHO‘BA: Sun'iy intellekt va insoniy munosabatlar transformatsiyasi: shaxsdagi muvaffaqiyatlar va rivojlanish istiqbollari 2. Sunstein, C. R. (2009). Republic.com 2.0. Princeton University Press. URL:https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.20 25.1563592/full 3. Stanovich, K. E., & West, R. F. (2018). The Rationality Quotient: Toward a Test of Rational Thinking. MIT Press.). URL:britannica.com/science/confirmationbias#:~:text=confirmation%20bias% 2C%20people’s%20tendency%20to,relevant 4. Frederick, S. (2005). Cognitive Reflection and Decision Making. Journal of Economic Perspectives, 19 (4), 25–42. 5. Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185 (4157), 1124–1131. 6. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.