Informacije, odnosi i umjetna inteligencija: psihologija interneta

Zadnja provjera: listopad 2026.

Zašto se laž širi brže od istine? Zatvaraju li nas algoritmi u mjehuriće? Mogu li aplikacije pronaći savršenog partnera? Zašto pristojni ljudi na internetu postaju grubi? I što se događa kad s programom razgovaramo kao s prijateljem? Internet nije promijenio samo to kako dobivamo informacije, nego i kako upoznajemo ljude, kako se međusobno odnosimo i s kim – ili s čim – razgovaramo. Ova skupina objašnjava što psihologija zna o tim promjenama.

Ova stranica daje pregled skupine. Pojedine teme detaljno su obrađene u zasebnim lekcijama, na koje upućujemo kroz tekst.

**Ukratko:** internet ne stvara nove psihološke procese, nego postojeće – sklonost poznatome, pripadnost skupini, dezinhibiciju u anonimnosti, pripisivanje uma drugima – stavlja u novo okruženje u kojem djeluju brže, šire i ponekad jače. Mnoge popularne tvrdnje o internetu, poput onih o mjehurićima ili algoritmima koji pronalaze partnere, pokazuju se složenijima kada se provjere.

Što obuhvaća ova skupina

Skupina obuhvaća pet tema: dezinformacije i njihovo ispravljanje, algoritme, mjehuriće i polarizaciju, online upoznavanje, anonimnost i ponašanje na internetu te razgovore s chatbotovima.

Psihologija glasina općenito opisana je u lekciji [Psihologija glasina](/lekcija/psihologija-glasina), društveni utjecaj na internetu u lekciji [Socijalni utjecaj u digitalnom okruženju](/lekcija/socijalni-utjecaj-u-digitalnom-okruzenju), a filozofska pitanja umjetne inteligencije u lekciji [Um i umjetna inteligencija](/lekcija/um-i-umjetna-inteligencija).

Informacije

Lažne vijesti šire se brže i dalje od istinitih, uglavnom zbog ljudi (Vosoughi, Roy i Aral, 2018). Ponavljanje stvara privid istine (Fazio i sur., 2015), ali ispravci u pravilu djeluju, a povratni učinak je rijedak (Wood i Porter, 2019). Velika istraživanja pokazuju da su vlastiti izbori važniji od algoritama u stvaranju jednostranog informiranja i da kratkoročne promjene algoritma ne mijenjaju bitno polarizaciju (Nyhan i sur., 2023).

Više u lekcijama [Dezinformacije na internetu i kako ih ispraviti](/lekcija/dezinformacije-na-internetu) i [Algoritmi, mjehurići i polarizacija](/lekcija/algoritmi-mjehurici-i-polarizacija).

Odnosi

Internet je postao najčešći način upoznavanja parova (Rosenfeld, Thomas i Hausen, 2019), ali algoritmi ne mogu pouzdano predvidjeti uspjeh veze (Finkel i sur., 2012). Anonimnost ne čini ljude općenito gorima, nego pojačava norme skupine (Postmes i Spears, 1998).

Više u lekcijama [Online upoznavanje](/lekcija/online-upoznavanje) i [Anonimnost i ponašanje na internetu](/lekcija/anonimnost-i-ponasanje-na-internetu).

Umjetna inteligencija

Ljudi se prema računalima automatski ponašaju kao prema društvenim akterima (Nass i Moon, 2000). Posebno razvijeni chatbotovi za mentalno zdravlje pokazuju obećavajuće rezultate (Heinz i sur., 2025), ali postoje i rizici emocionalne ovisnosti i pogrešnih savjeta.

Više u lekciji [Razgovori s chatbotovima](/lekcija/razgovori-s-chatbotovima).

Kako se istražuje

• **Analize velikih skupova podataka** s društvenih mreža – milijuni objava i dijeljenja.
• **Terenski eksperimenti** u suradnji s platformama, primjerice promjena algoritma ili deaktivacija računa.
• **Laboratorijski pokusi** o vjerovanju, ispravljanju i dezinhibiciji.
• **Reprezentativne ankete** o tome kako su se parovi upoznali.
• **Randomizirana klinička istraživanja** chatbotova za mentalno zdravlje.

Što je dobro potvrđeno, a što otvoreno

**Dobro potvrđeno:** ponavljanje povećava doživljaj istinitosti (Fazio i sur., 2015); ispravci u pravilu smanjuju pogrešna uvjerenja (Wood i Porter, 2019); ljudi automatski primjenjuju društvena pravila na računala (Nass i Moon, 2000).

**Otvoreno pitanje:** kakvi su dugoročni učinci algoritama na polarizaciju; kakve su dugoročne koristi i rizici odnosa s chatbotovima.

**Nedovoljno potvrđeno:** tvrdnja da algoritmi za upoznavanje mogu pronaći idealnog partnera (Finkel i sur., 2012).

Česti mitovi

| Tvrdnja | Što kažu istraživanja |

|---|---|

| „Ispravljanje lažnih vijesti samo pogoršava stvar.” | Netočno: povratni učinak je rijedak (Wood i Porter, 2019). |

| „Algoritmi su glavni uzrok polarizacije.” | Pojednostavljeno: vlastiti izbori su važniji, a kratkoročne promjene algoritma ne mijenjaju bitno stavove (Guess i sur., 2023). |

| „Anonimnost uvijek čini ljude gorima.” | Netočno: pojačava norme skupine (Postmes i Spears, 1998). |

| „Chatbot koji zvuči suosjećajno razumije.” | Netočno: ljudi pripisuju razumijevanje i jednostavnim programima (Weizenbaum, 1966). |

Primjer: jedan tjedan na internetu

Nikola je izmišljena osoba.

• **Dezinformacije:** u obiteljskoj grupi vidi lažnu vijest i odgovori činjenicom i objašnjenjem.
• **Polarizacija:** primijeti da ga sadržaj koji ismijava drugu političku stranu ljuti i prestane ga pratiti.
• **Upoznavanje:** na aplikaciji za upoznavanje nakon nekoliko poruka predloži kavu.
• **Anonimnost:** kad naiđe na uvredljiv komentar prema kolegici, prijavi ga i pošalje joj poruku podrške.
• **Chatbot:** koristi chatbot za pisanje životopisa, ali provjeri sve podatke koje mu je predložio.

Što možemo zaključiti: da poznavanje psiholoških mehanizama pomaže u svakodnevnim odlukama. Što ne možemo zaključiti: da su internet i umjetna inteligencija sami po sebi dobri ili loši.

Lekcije u ovoj skupini

**Informacije**

• [Dezinformacije na internetu i kako ih ispraviti](/lekcija/dezinformacije-na-internetu) – privid istine, ispravci i inokulacija.
• [Algoritmi, mjehurići i polarizacija](/lekcija/algoritmi-mjehurici-i-polarizacija) – što pokazuju veliki eksperimenti.

**Odnosi i umjetna inteligencija**

• [Online upoznavanje](/lekcija/online-upoznavanje) – izbor, algoritmi i veze s interneta.
• [Anonimnost i ponašanje na internetu](/lekcija/anonimnost-i-ponasanje-na-internetu) – dezinhibicija, trolovi i moralni bijes.
• [Razgovori s chatbotovima](/lekcija/razgovori-s-chatbotovima) – efekt ELIZA, podrška i rizici.

Kamo dalje?

• [Ekrani, pažnja i dobrobit](/skupine/ekrani-paznja-i-dobrobit) – društvene mreže, san, djeca i igranje.
• [Uvjeravanje](/lekcija/uvjeravanje) – kako se mijenjaju stavovi.
• [Um i umjetna inteligencija](/lekcija/um-i-umjetna-inteligencija) – može li stroj misliti.

Izvori i literatura

• Fazio, L. K., Brashier, N. M., Payne, B. K. i Marsh, E. J. (2015). Knowledge does not protect against illusory truth. *Journal of Experimental Psychology: General*, 144(5), 993–1002. [doi.org/10.1037/xge0000098](https://doi.org/10.1037/xge0000098)
• Finkel, E. J., Eastwick, P. W., Karney, B. R., Reis, H. T. i Sprecher, S. (2012). Online Dating. *Psychological Science in the Public Interest*, 13(1), 3–66. [doi.org/10.1177/1529100612436522](https://doi.org/10.1177/1529100612436522)
• Guess, A. M., Malhotra, N., Pan, J., Barberá, P., Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Dimmery, D., Freelon, D., Gentzkow, M., González-Bailón, S., Kennedy, E., Kim, Y. M., Lazer, D., Moehler, D., Nyhan, B., Rivera, C. V., Settle, J., Thomas, D. R., … i Tucker, J. A. (2023). How do social media feed algorithms affect attitudes and behavior in an election campaign? *Science*, 381(6656), 398–404. [doi.org/10.1126/science.abp9364](https://doi.org/10.1126/science.abp9364)
• Heinz, M. V., Mackin, D. M., Trudeau, B. M., Bhattacharya, S., Wang, Y., Banta, H. A., Jewett, A. D., Salzhauer, A. J., Griffin, T. Z. i Jacobson, N. C. (2025). Randomized Trial of a Generative AI Chatbot for Mental Health Treatment. *NEJM AI*, 2(4). [doi.org/10.1056/AIoa2400802](https://doi.org/10.1056/AIoa2400802)
• Nass, C. i Moon, Y. (2000). Machines and Mindlessness: Social Responses to Computers. *Journal of Social Issues*, 56(1), 81–103. [doi.org/10.1111/0022-4537.00153](https://doi.org/10.1111/0022-4537.00153)
• Nyhan, B., Settle, J., Thorson, E., Wojcieszak, M., Barberá, P., Chen, A. Y., Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Dimmery, D., Freelon, D., Gentzkow, M., González-Bailón, S., Guess, A. M., Kennedy, E., Kim, Y. M., Lazer, D., Malhotra, N., Moehler, D., … i Tucker, J. A. (2023). Like-minded sources on Facebook are prevalent but not polarizing. *Nature*, 620(7972), 137–144. [doi.org/10.1038/s41586-023-06297-w](https://doi.org/10.1038/s41586-023-06297-w)
• Postmes, T. i Spears, R. (1998). Deindividuation and antinormative behavior: A meta-analysis. *Psychological Bulletin*, 123(3), 238–259. [doi.org/10.1037/0033-2909.123.3.238](https://doi.org/10.1037/0033-2909.123.3.238)
• Rosenfeld, M. J., Thomas, R. J. i Hausen, S. (2019). Disintermediating your friends: How online dating in the United States displaces other ways of meeting. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, 116(36), 17753–17758. [doi.org/10.1073/pnas.1908630116](https://doi.org/10.1073/pnas.1908630116)
• Vosoughi, S., Roy, D. i Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. *Science*, 359(6380), 1146–1151. [doi.org/10.1126/science.aap9559](https://doi.org/10.1126/science.aap9559)
• Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine. *Communications of the ACM*, 9(1), 36–45. [doi.org/10.1145/365153.365168](https://doi.org/10.1145/365153.365168)
• Wood, T. i Porter, E. (2019). The Elusive Backfire Effect: Mass Attitudes’ Steadfast Factual Adherence. *Political Behavior*, 41(1), 135–163. [doi.org/10.1007/s11109-018-9443-y](https://doi.org/10.1007/s11109-018-9443-y)