Search engine manipulation effect
سرچ انجن ہیرا پھیری اثر (SEME) ایک اصطلاح ہے جسے ماہر نفسیات رابرٹ ایپسٹین نے 2015 میں سرچ انجنوں کے ذریعہ صارفین کی ترجیحات اور ووٹنگ کی ترجیحات میں ایک فرضی تبدیلی کو بیان کرنے کے لیے ایجاد کیا تھا۔ سرچ انجن کی اصلاح کے بجائے جہاں وکلاء، ویب سائٹس، اور کاروبار سرچ انجن کے الگورتھم میں اپنی جگہ کو بہتر بنانے کی کوشش کرتے ہیں، SEME خود سرچ انجن کمپنیوں پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ایپسٹین کے مطابق، سرچ انجن کمپنیاں دونوں بڑے پیمانے پر صارفین اور ووٹ کے جذبات میں ہیرا پھیری کرتی ہیں، اور اس کے علاوہ اپنے پسندیدہ امیدواروں کی جیت کو یقینی بنانے کے لیے ایسا کرتی ہیں۔ ایپسٹین کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ اس طرح کی ہیرا پھیری غیر فیصلہ کن رائے دہندگان کی ووٹنگ کی ترجیحات کو 20 فیصد یا اس سے زیادہ اور کچھ آبادی میں 80 فیصد تک تبدیل کر سکتی ہے، اور 25 فیصد سے زیادہ قومی انتخابات میں نتائج کو تبدیل کر سکتی ہے۔ الزامات کے جواب میں، گوگل نے صارف کے جذبات میں ہیرا پھیری کرنے، یا خاص طور پر انتخابات یا سیاسی امیدواروں کے لیے درجہ بندی میں تبدیلی کرنے کے لیے تلاش کے نتائج کی دوبارہ درجہ بندی کرنے کی تردید کی۔ منظرنامے کم از کم تین منظرنامے انتخابات کی تشکیل/فیصلہ کرنے کی صلاحیت پیش کرتے ہیں۔ سرچ انجن کا انتظام کسی امیدوار کا انتخاب کر سکتا ہے اور اسی کے مطابق سرچ رینکنگ کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ متبادل طور پر، ایک بدمعاش ملازم جس کے پاس کافی اختیار اور/یا ہیکنگ کی مہارت ہے وہ خفیہ طور پر درجہ بندی کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ آخر میں، چونکہ درجہ بندی واضح ہیرا پھیری کی عدم موجودگی میں بھی ترجیحات کو متاثر کرتی ہے، اس لیے روایتی سرچ انجن آپٹیمائزیشن کے ذریعے اپنی درجہ بندی بڑھانے کی امیدوار کی صلاحیت ووٹر کی ترجیحات کو متاثر کرے گی۔ سادہ بدنامی کسی امیدوار کی حمایت میں کافی اضافہ کر سکتی ہے۔ تجربات پانچ تجربات دو ممالک میں 4,500 سے زیادہ شرکاء کے ساتھ کیے گئے۔ تجربات کو بے ترتیب بنایا گیا (مضامین کو تصادفی طور پر گروپوں کو تفویض کیا گیا تھا)، کنٹرول کیا گیا (بشمول مداخلت کے ساتھ اور بغیر گروپوں کے)، متوازن (اہم تفصیلات، جیسے نام، آدھے شرکاء کو ایک ترتیب میں اور آدھے کو مخالف ترتیب میں پیش کیے گئے تھے) اور ڈبل بلائنڈ (نہ تو مضامین اور نہ ہی ان کے ساتھ بات چیت کرنے والا کوئی شخص مفروضوں یا گروپ اسائنمنٹس کو جانتا ہے)۔ نتائج کو چار بار دہرایا گیا۔ ریاستہائے متحدہ امریکہ میں کیے گئے تجربات میں، کسی بھی امیدوار کو پسند کرنے والے لوگوں کا تناسب ایک ہی سرچ سیشن کے بعد 37 سے 63 فیصد کے درمیان بڑھ گیا۔ شرکاء کو تصادفی طور پر تین گروپوں میں سے کسی ایک کو تفویض کیا گیا تھا جس میں تلاش کی درجہ بندی امیدوار اے، امیدوار بی یا کسی بھی امیدوار کو پسند نہیں کرتی تھی۔ شرکاء کو ہر امیدوار کی مختصر تفصیل دی گئی اور پھر پوچھا گیا کہ وہ ہر امیدوار کو کتنا پسند اور بھروسہ کرتے ہیں اور وہ کس کو ووٹ دیں گے۔ پھر انہیں ہیرا پھیری والے سرچ انجن کا استعمال کرتے ہوئے امیدواروں پر آن لائن تحقیق کرنے کے لیے 15 منٹ تک کی اجازت دی گئی۔ ہر گروپ کو وہی 30 تلاش کے نتائج تک رسائی حاصل تھی-ہر ایک پچھلے انتخابات کے حقیقی ویب صفحات سے منسلک تھا۔ تینوں گروپوں میں صرف نتائج کی ترتیب مختلف تھی۔ لوگ کسی بھی نتیجے پر آزادانہ طور پر کلک کر سکتے ہیں یا نتائج کے پانچ مختلف صفحات میں سے کسی کے درمیان منتقل ہو سکتے ہیں۔ تلاش کرنے کے بعد، تمام اقدامات پر، رائے درجہ بندی میں پسندیدہ امیدوار کی طرف منتقل ہو گئی۔ اعتماد، پسند اور ووٹنگ کی ترجیحات سب متوقع طور پر بدل گئیں۔ 36 فیصد لوگ جو درجہ بندی کے تعصب سے بے خبر تھے، اعلی درجے کے امیدوار کی طرف منتقل ہو گئے، ان میں سے 45 فیصد جو تعصب سے واقف تھے۔ تلاش کے نتائج کے پہلے نتیجہ کے صفحے پر تعصب کو قدرے کم کرنا-خاص طور پر، ایک سرچ آئٹم کو شامل کرکے جس نے تیسرے یا چوتھے مقام پر دوسرے امیدوار کو پسند کیا تھا اس نے ہیرا پھیری کو چھپایا تاکہ کچھ یا یہاں تک کہ کسی بھی مضمون نے تعصب کو محسوس نہ کیا، جبکہ پھر بھی ترجیحی تبدیلی کو متحرک کیا۔ بعد کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ تلاش کی درجہ بندی عملی طور پر ان تمام مسائل کو متاثر کرتی ہے جن پر دنیا بھر میں لوگ ابتدائی طور پر غیر فیصلہ کن ہیں۔ تلاش کے نتائج جو ایک نقطہ نظر کی حمایت کرتے ہیں ان لوگوں کی رائے کو ٹپ کرتے ہیں جو کسی مسئلے پر فیصلہ کن نہیں ہیں۔ ایک اور تجربے میں، متعصبانہ تلاش کے نتائج نے فریکنگ کی قدر کے بارے میں لوگوں کی رائے کو 33.9 فیصد تک تبدیل کر دیا۔ انڈیا اے دوسرے تجربے میں 2014 کے لوک سبھا انتخابات کے دوران پورے ہندوستان میں 2,000 اہل، غیر فیصلہ کن ووٹرز شامل تھے۔ مضامین امیدواروں سے واقف تھے اور مہم کی بیان بازی سے بمباری کی جا رہی تھی۔ سرچ رینکنگ سے کسی بھی امیدوار کے حق میں لوگوں کے تناسب میں 20 فیصد سے زیادہ اور کچھ آبادیاتی گروہوں میں 60 فیصد سے زیادہ اضافہ ہو سکتا ہے۔ برطانیہ کا ایک تجربہ 2015 کے قومی انتخابات سے ٹھیک پہلے تقریبا 4,000 افراد کے ساتھ کیا گیا تھا تاکہ ہیرا پھیری کو روکنے کے طریقوں کا جائزہ لیا جا سکے۔ درجہ بندی کو بے ترتیب بنانا یا تعصب کی نشاندہی کرنے والے انتباہات کو شامل کرنے سے کچھ دبانے والے اثرات مرتب ہوئے۔ 2016 کے امریکی صدارتی انتخابات ایپسٹین نے اس سے قبل اپنی ویب سائٹ پر گوگل کے ساتھ تنازعہ کھڑا کیا تھا، اور اس کے بعد گوگل پر شدید حملہ کرتے ہوئے رائے کے ٹکڑے اور مضامین پوسٹ کیے تھے۔ انہوں نے دعوی کیا کہ گوگل 2016 کے امریکی صدارتی انتخابات میں ہلیری کلنٹن کے منتخب ہونے کو یقینی بنانے کے لیے اپنا اثر و رسوخ استعمال کر رہا ہے۔ ۔