Ella Langleyの記録的なカントリー・ヒットは、インターネット上で一つの疑問を呼び起こした。多くの人が「聞いたことがない」と語る曲が、存在すら知られていなかった歌手によって、なぜBillboard Hot 100の68年の歴史の中で最も長く1位を獲得することになったのか?

Langleyの「Choosin' Texas」は24週間にわたりチャートの首位に留まり、Mariah Careyの「All I Want for Christmas Is You」が持つ22週間の記録を更新した。Careyのホリデーソングは毎年冬に話題となる定番曲だ。Langleyの連覇は、Taylor Swiftの「Patient Zero」が初登場1位を果たした10月10日付チャートで終わった。例年12月に1位へ返り咲くCareyの曲が記録を取り戻すには、さらに3週間の首位維持が必要となる。BillboardおよびSwiftの初登場に関するBillboardの報道による。

しかし、エンターテインメントデータ・調査会社LuminateがFortuneに共有した数字によれば、2026年第2四半期にElla Langleyを認知していた米国の音楽リスナーはわずか24%だった。認知度は2025年第4四半期の13%、2026年第1四半期の17%から上昇していたものの、音楽リスナーの4人に1人にも届いていなかった。

つまり、1位のヒット曲であっても、多くの人々には「誰?」と思われる可能性がある。この乖離は、より大きな疑問を投げかける。モノカルチャー(一元文化)に何が起きたのか?

モノカルチャーとは、他人も当然知っていると想定できた文化的参照の集合体、すなわち個人の好みに関わらず共有されていた楽曲、テレビ番組、映画のことである。近年、批評家たちはこの言葉をほぼ正反対の意味でも使うようになった。アルゴリズムや人工知能が文化を均質化してしまう現象を表す用語としてである。

人々が目にし耳にするものの多くが少数のテレビネットワーク、ラオ局、MTVを通じて届いていた時代には、文化的参照の共有は容易だった。業界のゲートキーパーが大衆に届くコンテンツを決めていた。ファンでなくても、皆が何を話題にしているかを知ることができた。

その共有された視聴者層は決して全員を含むものではなく、TikTok以前から分化が始まっていた。しかしパーソナライズされたフィードはこの分断をさらに進めている。ユーザーに届くコンテンツは、プラットフォームのシステムがその特定の人物に何を見せたいと判断するかにますます依存するようになっている。Fortuneは別の報道で、アルゴリズム、AI、モノカルチャーの関係についてすでに取り上げている。

フィードバックループの実際

TikTokはFor Youフィードのパーソナライゼーションを強調している。同社がレコメンデーションの仕組みの説明で述べているように、「万人共通のFor Youフィードは存在しない」。

たとえば、Olivia Rodrigoのコンサート映像を一本視聴した後、5本に1本の割合で同じ歌手の映像が表示されるように感じることがあるかもしれない。TikTokによれば、同社のシステムはユーザーがいいねやシェアをしたコンテンツ、フォローしている相手、動画を最後まで視聴したかどうかを考慮する。さらに動画そのもの、すなわちキャプション、サウンド、ハッシュタグも評価する。言語設定、国の設定、デバイスの種類も考慮されるが、これらの要素の重みは相対的に低いという。

これらのシグナルが合わさり、どのコンテンツがユーザーのさらなる注目に値するかをシステムが判断する。TikTokはまた、多様性を維持するよう努めており、たとえば同じサウンドを使用する動画や同じクリエイターの動画を続けて表示しないよう通常は制御しているという。

米国では、このレコメンデーションシステムは、1月にTikTokの米国事業を引き継いだOracle傘下のジョイントベンチャーが管理している。同ベンチャーは、米国ユーザーのデータを用いてレコメンデーションアルゴリズムを再学習させると述べている。この所有権の取り決めについては、Fortuneが2025年12月に報じている。

ある種のコンテンツを視聴し続ければ、アルゴリズムはさらに同種のコンテンツを表示し続ける可能性がある。研究者たちはこのフィードバックループの実態を、2月にEPJ Data Science誌に発表された研究で観察した。研究チームは、異なる興味関心に基づいて設定された自動アカウントでTikTokのFor Youフィードを検証した。

その結果、TikTokはこれらの興味関心に合致する動画をますます推奨するようになり、その強化は通常、最初の200本の視聴以内に始まることが分かった。フィードにはある程度の多様性が残っていたが、アカウントの興味関心が強く増幅されるほど、遭遇するハッシュタグの種類は減少した実験は2024年、TikTokの米国における所有権変更の前に行われた。研究はSpringerで閲覧できる。

この知見は、ある人が「今ネットを席巻している」と感じていても、隣人はまったく別のフィードを受け取っていて、話題が何のことか分からない、という現象の説明になる。

ユーザー自身が選択範囲を狭めることもできる。TikTokをはじめとするプラットフォームは、TikTokの「Manage Topics」設定のようなコントロールを提供しており、ユーザーはどのトピックを多く、あるいは少なく見たいかを指定できる。この機能の詳細はTechCrunchが報じている。

多方面からの追跡

フィードのパーソナライゼーションに使われる情報は、アプリの外部から得られる場合もある。Metaは6月、他の企業がすでに同社と共有している情報、たとえば他のウェブサイトでの購入履歴を、広告だけでなくユーザーのフィードやAIの応答のパーソナライズに活用すると発表した。

Metaの例は単純明快である。オンラインでテントを購入すると、キャンプ関連のReelsが表示され始めるかもしれない。ユーザーは「他の企業からのアクティビティ」という設定でこのデータ利用を管理できる。同社の発表による。

ユーザーが何を見るか、何を買うかは、いずれも計算に組み込まれ、その人だけのために調整されたネット上の個人の一角を形作っていく。

その便利さを歓迎しない人もいる。『New Yorker』のライターKyle Chaykaはその懸念について一冊の本、Filterworld: How Algorithms Flattened Culture(フィルターワールド──アルゴリズムはいかに文化を均質化したか)を執筆した。

「こうしたデジタルプラットフォームやフィードは、素晴らしい共同体験を約束しているように見えます。しかし実際には私たちの体験を分断していると思うのです。他の人が自分のフィードで何を見ているのか、私たちには決して分かりませんから」——Chaykaは2024年、NPRのFresh Airでそう語った。インタビューはNPRで聞くことができる。

Chaykaは、この分断が芸術の喜びの一部を奪い、人々が同じものにわくわくすることを難しくしていると論じた。より高度なレコメンデーションシステムは、私たちを別々のバブルに留めておくかもしれない。しかし緊張関係は残る。何かが自分の興味を引かない場合、共有の文化的体験のためだけに、それを自分のフィードに表示されて欲しいと思うだろうか。そして、そのコンテンツが決して目に届かなければ、自分が気に入るかどうかをどうやって知ることができるのか。

この記事はもともとFortune.comに掲載されたものです。