Інфляція експертності: як соціальні мережі знецінили знання

Відкрийте стрічку будь-якої соціальної мережі. За хвилину скролінгу ви натрапите на «експерта», який пояснить вам, як подолати тривожність, виправити систему освіти і побороти корупцію. Він говорить впевнено, а під його відео десятки тисяч реакцій. Є лише один нюанс: якщо запитати, на чому базується ця «експертність», відповідь зазвичай зводиться до особистого досвіду, кількох прочитаних книг і тисяч підписників.

Це вже давно не маргінальне явище, а радше нова норма. Його поширеність свідчить про глибшу зміну: публічний простір інакше вирішує, чиї слова варто слухати. І для публіки, і для алгоритмів впевнене обличчя дедалі важливіше за реальну кваліфікацію.

Як і грошова інфляція, інфляція експертності виникає тоді, коли кількість «експертів» зростає швидше, ніж кількість реального знання. У результаті сам статус експерта втрачає свою цінність.

У цьому тексті ми спробуємо пояснити інфляцію експертності не через окремих людей, а через систему: як вона працює, чому відтворюється і що з цим робити.

Анатомія псевдоексперта

Інфляцію експертності легко спростити до думки, що це просто ситуація, коли багато некомпетентних людей висловлюються публічно. Але таке спрощення шкодить розумінню, адже саме собою публічне висловлювання є правом кожного громадянина демократичної країни. Поширення власної думки не є проблемою — навпаки, це чудово, коли члени суспільства діляться своїми поглядами.

Інфляція експертності — це структурний феномен, при якому суспільство надає статус знавця особам без відповідної компетенції.

Проблема виникає тільки тоді, коли публічний простір систематично не відрізняє думку від аналізу, особистий досвід від знання й популярність від компетентності. Це розрізнення може виявитися непростим, але воно цілком здійсненне для кожного з нас.

Псевдоексперт має три впізнавані ознаки

Достатньо відкрити Instagram будь-якого успішного підприємця, щоб побачити поруч із порадами з його сфери — міркування про педагогіку, геополітику або психологію. Людина, яка побудувала бізнес, починає говорити про освіту з тією самою впевненістю, що й про продажі. Успіх в одній сфері використовується як мандат для тверджень у зовсім іншій. Її аудиторія, вражена реальними бізнес-досягненнями, рідко запитує: а чому, власне, успіх у торгівлі робить цю людину компетентною в питаннях шкільної програми? Таких прикладів безліч.

Перша ознака — вихід за межі реальної компетенції

Гері Вайнерчук є одним із відомих прикладів таких інфлюенсерів. Його бізнес-біографія реальна: він перетворив сімейний виноторговельний бізнес із $3 млн річного обороту до успішного підприємства із $60 млн обороту на рік. Також Вайнерчук заснував відоме медійне агентство VaynerMedia [1].

Однак на основі своїх результатів у бізнесі Вайнерчук систематично висловлюється з питань, які виходять далеко за межі його компетенцій. В інтерв’ю для CNBC він заявив, що існуюча система освіти змушує студентів брати борги заради дипломів, які того не варті, і закликав до її повного перегляду [2]. На своєму сайті він пішов далі, стверджуючи, що університети торгують брендом, а не знаннями, і що освіта вже демократизована інтернетом [2, розширена позиція автора]. Це категоричні твердження про складну систему, зроблені без жодних посилань на педагогічні дослідження, освітню статистику чи економіку освіти.

Друга ознака — впевненість подачі замість аргументу

У соціальних мережах впевнене висловлювання «ось три причини, чому ти не досягаєш успіху» утримує увагу ефективніше, ніж обережне формулювання штибу «це залежить від контексту, і ми не маємо достатньо даних для узагальнення». Алгоритм винагороджує перше більшим охопленням, а аудиторія, яка його бачить, сприймає впевненість як ознаку компетентності — хоча друге твердження є значно точнішим описом реальності.

Але впевненість подачі не завжди є свідомою стратегією. «Експерт» може бути необізнаним у своєму невігластві. Це явище описує ефект Даннінга-Крюґера: люди з низьким рівнем компетентності систематично переоцінюють власні здібності. Найболючішим у таких випадках є те, що вони часто позбавлені когнітивних інструментів для усвідомлення власної некомпетентності [3].

Отже, впевненість у подачі може бути не ознакою знання, а його відсутності.

Третя ознака — аудиторія як валідація

Традиційно авторитет підтверджується рецензуванням, академічною критикою або верифікованими результатами. Проте соціальні мережі не є традиційним інститутом — у них функцію валідації виконує кількість підписників. Мільйон людей, які підписалися на «експерта», стає аргументом на користь того, що людина знає, про що говорить, — хоча між його популярністю і компетентністю немає причиново-наслідкового зв’язку.

Чому платформи це відтворюють

Поширенню псевдоекспертності сприяють самі цифрові платформи. Огляд у Frontiers in Communication від 2025 року зафіксував, що алгоритми соціальних мереж при створенні рекомендацій для користувачів надають перевагу контенту з високою емоційністю, незалежно від його точності [4]. Так працює бізнес-модель платформ: вони максимізують залученість користувачів. Контент, який викликає емоційну реакцію, генерує більше взаємодій. А що більше взаємодій — тим більше рекламного доходу для компанії.

Здавалося б, проблему можна вирішити підвищенням медіа-грамотності. Проте дослідження, опубліковане у Harvard Kennedy School Misinformation Review (2025), доводить інше. Навіть люди, які розуміють принципи роботи алгоритмів, рідко шукають альтернативні точки зору або борються з дезінформацією у медіа-просторі [5]. Тож навіть грамотність в алгоритмах соцмереж не захищає публічний простір від хибних експертів — і може навіть посилювати цинізм і пасивність користувачів.

Роботу цього механізму в дії можна побачити на прикладі соцмереж Саймона Сінека. На відміну від Вайнерчука, Сінек виступає як людина з частковою легітимністю: він виходить за межі своєї компетенції через апеляцію до науки. Центральною моделлю Сінека є так зване «Золоте коло» (Golden Circle) — концепція лідерства і комунікацій, що подається автором як наукове знання.

Суть моделі полягає у трьох концентричних колах: «що» (продукт або послуга), «як» (процес або підхід) і «чому» (глибинна мотивація). За Сінеком, успішні лідери та компанії починають комунікацію з «чому», а не з «що» — і саме це пояснює їхній успіх. Цю закономірність Сінек пов’язує з будовою мозку: нібито «чому» відповідає лімбічній системі, яка керує рішеннями, а «що» — неокортексу, відповідальному за раціональне мислення.

Сінек публічно стверджував, що його модель «міцно закріплена в принципах біології» [8]. Однак деякі нейробіолог ставлять під сумнів ці апеляції до нейронауки, зазначивши, що сучасне розуміння мозкових систем не дозволяє робити таких тверджень [9]. Детальніший розбір показує, що «Золоте коло» спирається виключно на анекдотичні приклади без жодної емпіричної бази [10]. Більше того, деякі з нейробіологічних тверджень Сінека є фактично хибними: зокрема, його заява про унікальність неокортексу для людини суперечить базовим знанням з порівняльної нейроанатомії [11].

Попри фактологічні неточності, його виступ на TED «How Great Leaders Inspire Action» переглянули понад 69 мільйонів разів [6, 7] — і свідчить це не стільки про якість аргументу, скільки про ефективність його формату в алгоритмічному середовищі.

Тож алгоритми не оцінюють наукову відповідність моделі. Їхня задача — реагувати на лайки, коментарі, перегляди і поширення. Тут виступ Сінека є ідеальним продуктом: простий наратив, емоційність, апеляції до науковості — без жодної потреби у верифікації з боку платформи.

Що відбувається з дискурсом

Інфляція експертності поступово змінює структуру публічного дискурсу. Найочевиднішим є знецінення самої категорії експертності. Слово «експерт» втрачає інформаційну цінність, якщо для отримання цього статусу достатньо освоїти принципи ефективного SMM. Через це нам стає важко розрізнити, хто має підтверджену компетенцію, а хто просто красиво говорить. У результаті суспільству стає складніше орієнтуватися у питаннях, де правильні рішення мають високу ціну — від медицини до економічної політики.

Ілюзія знання

Паралельно виникає ілюзія компетентності. Дослідження Холла, Арісс і Тодорова (2007) описує парадоксальний ефект: більший обсяг доступної інформації може знижувати точність суджень і водночас підвищувати впевненість у них — феномен, відомий як «ілюзія знання» [12]. У соціальних мережах цей ефект стає системним. Людина, яка подивилася десять коротких відео про макроекономіку, може відчувати себе більш обізнаною, ніж та, яка вивчала предмет роками, — а її оточення підтвердить цю ілюзію лайками та репостами. 

Фінське дослідження Рапелі (2023) підтверджує це на емпіричних даних: надмірна впевненість у політичній обізнаності пов’язана з покладанням на інтернет і соціальні мережі як джерело інформації. Для традиційних медіа така кореляція відсутня [13].

Можливі причини

Дослідники розходяться у поясненні того, чому це відбувається. Том Нікольс у The Death of Expertise (2017) ставить діагноз передусім культурний: суспільство активно відкидає саму ідею, що чиєсь знання може бути вагомішим за думку будь-кого іншого [14]. Соціолог Ґіл Еял у The Crisis of Expertise (2019) дивиться на проблему інакше: справа не лише в суспільній недовірі, а й у тому, що самі інститути, які мали б виробляти і легітимізувати експертне знання, перестали ефективно виконувати цю функцію [15]. Якщо Нікольс звинувачує суспільство, то Еял самі експертні інституції. Незалежно від того, хто з них має рацію, результат той самий. 

Негативна селекція публічних ідей у сучасному дискурсі

Існує ще один вимір, який робить сучасну ситуацію безпрецедентною. Алгоритмічне середовище створює негативну селекцію публічних ідей: виживають не найточніші твердження, а ті, що найкраще пристосовані до логіки платформи. Складне знання потребує контексту, обмежень і часу для пояснення. Соціальні мережі винагороджують протилежне: короткі, емоційні та категоричні висловлювання. Чим складнішим є твердження, тим гірше воно адаптується до алгоритмів. І навпаки — чим простіше й упевненіше воно звучить, тим більше шансів отримати увагу. 

Людська схильність надавати перевагу простим відповідям існувала завжди. Новим є те, що алгоритмічні системи масштабують і підсилюють її. Це перетворює індивідуальне когнітивне упередження на структурну властивість інформаційного простору. Реальне знання — складне, умовне, відкрите до спростування. Псевдоекспертиза — проста, категорична й емоційно упакована. В алгоритмічному середовищі друге має структурну перевагу над першим.

Критерії розрізнення

Правду кажучи, зміна середовища алгоритмів виходить за межі наших індивідуальних можливостей. Однак навчитись орієнтуватись у ньому цілком можливо. Нижче — чотири критерії, які допоможуть відрізнити обґрунтоване знання від хибної експертності.

Перший критерій — це межі компетенції автора контенту. Переконайтеся — чи має він кваліфікацію говорити про питання певної сфери? Людина з досвідом у digital marketing може говорити про digital marketing. Переносити ці знання на педагогіку або психологію на основі скороминущого натхнення — сумнівна справа, що потребує підстав для цього.

Другий критерій — робота з невизначеністю. Аналітик мусить формулювати межі для своїх висловлювань. Позиція «це працює за таких умов» є сильнішою за позицію «це завжди працює» — навіть якщо вона звучить менш переконливо. Абсолютні твердження у складних питаннях часто є сигналом спрощення.

Третій критерій — верифіковані джерела. Той, хто претендує на експертність, мусить давати конкретні посилання на те, звідки береться твердження, а не список випадкових книг з натяком «розбирайтеся». Апеляція до «мого досвіду» є аргументом лише тоді, коли досвід є релевантним до теми.

Четвертий критерій — відкритість до спростування. Знання допускає критику. Якщо автор реагує на заперечення атакою або закликом «просто довіритись» — це сигнал не про впевненість, а про відсутність аргументу.

Висновок

Інфляція експертності — це не проблема окремих людей. Це проблема системи, в якій механізми визначення авторитету перестали працювати. Вирішити її повністю одним махом — неможливо, але зменшити її вплив — цілком реально. Починається це з простого: з відмови сприймати впевненість як доказ.

Соціальні мережі створюють середовище, в якому відсутність компетентності не лише не засуджується — вона винагороджується алгоритмічно. Це проблема середовища, яке винагороджує впевненість більше, ніж знання. Поки ця логіка працює, псевдоекспертиза залишатиметься не помилкою системи, а її природним продуктом. Наступного разу, коли стрічка соціальної мережі запропонує вам чергового «експерта», варто поставити просте запитання: чи перед нами знання — чи лише впевнена його імітація. У середовищі, де алгоритми винагороджують друге більше за перше, ця різниця стає критичною.

Джерела

[1] Gary Vaynerchuk. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Gary_Vaynerchuk

[2] «Gary Vaynerchuk: We need to completely revamp the education system.» CNBC, 27 квітня 2021. https://www.cnbc.com/2021/04/27/gary-vee-we-need-to-completely-revamp-the-education-system-.html

[2, розширена позиція автора] «The New School For Entrepreneurship.» garyvaynerchuk.com, 2017

[3] Kruger, J., & Dunning, D. (1999). «Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One’s Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments.» Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134. https://doi.org/10.1037/0022-3514.77.6.1121

[4] «Algorithmic Influence and Media Legitimacy: A Systematic Review.» Frontiers in Communication, вересень 2025. https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1667471/full

[5] Chung, M. (2025). «When knowing more means doing less: Algorithmic knowledge and digital disengagement among young adults.» Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review, 6(5). https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/when-knowing-more-means-doing-less-algorithmic-knowledge-and-digital-disengagement-among-young-adults/

[6] «Simon Sinek – TED Talks.» simonsinek.com. https://simonsinek.com/videos/ted-talks

[7] Simon Sinek. «How Great Leaders Inspire Action.» TED.com, 2009. https://www.ted.com/talks/simon_sinek_how_great_leaders_inspire_action

[8] Simon Sinek. «How Great Leaders Inspire Action.» TED.com, 2009. [Пряме твердження про біологічну основу моделі.]. https://www.ted.com/talks/simon_sinek_how_great_leaders_inspire_action

[9] «Praise & Criticism: The Golden Circle (Sinek).» blog.hptbydts.com. https://blog.hptbydts.com/praise-criticism-the-golden-circle-sinek

[10] «The Golden Circle – Simon Sinek.» tasmanic.eu, лютий 2025. https://www.tasmanic.eu/blog/simon-sineks-golden-circle-why-how-what

[11] «The Golden Circle – An Inspiration or Marketing Gimmick.» Medium / Lekshman S P, 2016. https://luckywrites.medium.com/the-golden-circle-simon-sinek-an-inspiration-or-marketing-gimmick-7f702adc880b

[12] Hall, C.C., Ariss, L., & Todorov, A. (2007). «The Illusion of Knowledge: When More Information Reduces Accuracy and Increases Confidence.» Organizational Behavior and Human Decision Processes, 103(2), 277–290. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2007.01.003

[13] Rapeli, L. (2023). «Illusion of knowledge: is the Dunning-Kruger effect in political sophistication more widespread than before?» Journal of Elections, Public Opinion and Parties, 34(3), 573–583. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17457289.2023.2214734

[14] Nichols, T. (2017). The Death of Expertise: The Campaign Against Established Knowledge and Why It Matters.Oxford University Press.

[15] Eyal, G. (2019). The Crisis of Expertise. Cambridge: Polity Press.