UVOD

Po podacima sa stranice DataReportal, u travnju 2026. godine društvene mreže koristilo je više od 5,79 milijardi ljudi, a mnoge prednosti koje nam pružaju dobro su znane svima. No, nužno je razumjeti i sveprisutne njihove opasnosti. Ova web stranica upoznaje čitatelje s poviješću razvoja društvenih mreža, algoritmima iza njihova rada, pojmom privatnih podataka te važnosti njihove zaštite.

POČETAK - BLOGOVI

Početci društvenih mreža sežu u 1990-te godine kada su se krenuli razvijati blogovi. Blog je oblik objavljivanja informacija na internetu koji sadrži periodičke članke objavljenje u obrnutom vremenskom redoslijedu, dakle najnoviji članci nalaze se na samom vrhu. Postoje dvije vrste bloga, osobni i poslovni. Prvi naziv za takav oblik objava bio je weblog koji se pojavio 1997., a njegova skraćenica, blog, danas popularnija, svoje početke ima na samom kraju 20. stoljeća, točnije 1999. godine. Iako u hrvatskom jeziku nema razlike između ta dva naziva, u engleskom jeziku weblog se najčešće koristi za suradničke, odnosno poslovne blogove, a naziv blog za osobne projekte. Zbog te razlike u  nazivu, osobni blog vodi najčešće pojedinac i temelji se na njegovom iskustvu, hobijima ili interesima te često uključuje oglase i suradnje, dok je poslovni blog dio web stranice određene tvrtke te joj je cilj privući što više publike koja će danas-sutra postati njihovi kupci. Na prijelazu iz 20. u 21. stoljeće nastaju prve platforme za tzv. online dnevnike, a najpoznatije među njima su Open Diary (1998.) i LiveJournal (1999.). U Hrvatskoj, blogovi se počinju širiti pojavom domaćih mrežnih stranica 2004. godine. Prvi hrvatski blog bio je MojBlog.hr koji se pojavio u proljeće 2004., a nedugo nakon u istoj godini pojavljuje se i Blog.hr koji je svoju veliku popularnost dosegao zahvaljujući medijskoj promociji u masovnim medijima.

PRVE DRUŠTVENE MREŽE

Nedugo nakon pojave blogova javljaju se i prve društvene mreže, a najpoznatije od njih su Myspace, Sixdegrees, Makeoutclub, Hi5 i Friendster.

SIXDEGREES

Sixdegrees je prva društvena web-stranica koja je pružala mogućnost povezivanja školskih kolega te postojanje profila, kao i vidljivu listu prijatelja. Ideja koja se veže uz nastanak ove web-stranice je da je svaki čovjek udaljen od drugoga samo par koraka. Godine 2000.  prestala je s radom.

FRIENDSTER

Friendster je pokrenut 2002. godine, a temeljio se na ideji „prijatelji prijatelja bolji su potencijalni ljubavni partneri od potpunih stranaca.“

MYSPACE

Najpopularnija među prvim društvenim mrežama, pojavila se početkom kolovoza 2003. godine kako bi služila glazbenicima da promoviraju svoj rad i pronalaze publiku. Zbog toga se smatra pretečom  YouTube-a. Najveću popularnost dosegla je u razdoblju 2005. - 2009. godine, a sredinom 2006. godine bila je najposjećenija stranica u SAD-u. I danas je aktivna, ali ne u mjeri kao što je bila prije.

FACEBOOK

Sam razvoj društvenih mreža najbolje se prikazuje na jednoj od najpoznatijih društvenih mreža današnjice, Facebook-u. Preteča Facebook-a bila je stranica pod nazivom Facemash osnivača Marka Zuckerberga. Stranica je na početku služila za uspoređivanje slika svojih prijatelja/ica i odlučivanje tko im se čini ljepšim. Iako je napravljena kao šala, osnivač je kažnjen od strane odbora fakulteta. Facebook je nastao 2004. godine u svrhu razmjene podataka između studenata Harvarda, a godinu nakon proširio se i na još nekoliko fakulteta. U početku stranice su bile vrlo minimalističkog stila - bilo je dostupno svega nekoliko mogućnosti. Tako se mogao napisati status, dodati prijatelja i objaviti svoje podatke. Dvije godine nakon, uveden je Facebook feed koji je kao glavnu svrhu imao praćenje aktivnosti naših prijatelja, a u trendu je bilo i tzv. bockanje (poking) koje i dan danas postoji, samo je sakriveno. Četiri godine kasnije nastaje prva Facebook mobilna aplikacija, a iste godine Myspace i Facebook imaju približno jednak broj posjetitelja.  Kako je Facebook bio više globalno rasprostranjen nego Myspace, smatramo ga pretečom društvenih mreža. Iz tog razloga je najbolje opisivati društvene mreže upravo na primjeru samog Facebooka. Po podacima iz 2014. godine, broj korisnika Facebook-a u Hrvatskoj bio je 30,69%, čime je bio najkorištenija društvena mreža tog razdoblja (podjednako korištena među pripadnicima muškog i ženskog spola između 18te i 35te godine).

 

YOUTUBE

Nedugo nakon pojave Facebooka, pojavio se i YouTube čime je počela „revolucija digitalne zabave i marketinga.“ Iza YouTube-a stoji potreba za platformom za dijeljenje videozapisa koja će biti jednostavna za korištenje. Razvojem videa s viralnim sadržajem, vlogova i glazbenih spotova, YouTube postaje sve popularniji, a samim tim i ključna platforma za kreatore sadržaja i digitalni marketing.

ALGORITMI

Iako svi mi ulazimo svakodnevno i po nekoliko puta na određenu društvenu mrežu, svi imamo različite objave i oglase koji nam se prikazuju na početnoj stranici, popularno nazvanoj "Feed", i pitamo se zašto do toga dolazi. Odgovor leži u načinu funkcioniranja algoritama koji pokreću sve društvene mreže, a u nastavku je pobliže objašnjen njihov način rada.  Algoritam je, najjednostavnije rečeno, skup uputa koji se koristi za obradu ulaznih podataka i rješavanje problema. Društvene mreže uvelike se služe raznim algoritmima kako bi svojim korisnicima približile sadržaj prilagođen isključivo njima i njihovim prioritetima, željama, zanimanjima. 

Tako postoje 4 razine na koje se odvijaju računalni algoritmi, a to su redom:

Razina prioriteta - podrazumijeva kreiranje određene liste riječi koja služi za pretpostavljanje najboljih opcija pri korisnikovom pretraživanju riječi 

Razina klasifikacije - profiliranje korisnika u kategorije. Tu spada korištenje osobnih informacija koje je korisnik sam dao.

Razina asocijacija -  pronalaženje poveznica koje najviše odgovaraju preferencijama korisnika, a temelji se na osobnim podacima i raznim interakcijama koje je sam korisnik imao na društvenim mrežama.

Razina filtracije - odvajanje potrebnog od nepotrebnog. Tu je najpoznatiji primjer algoritama prepoznavanja govora koju koriste osobni asistenti napravljeni umjetnom inteligencijom jer ti algoritmi odvajaju glas osobe koja im se obraća od ostalih pozadinskih glasova.

Cilj gore navedenih 4 razina na kojima se odvijaju računalni algoritmi je upravo taj da korisniku prikazuju ono što ga zanima kako bi ga potaknuli na nastavak klikanja na sadržaj i neprestanog vraćanja na platformu, čime se dolazi do glavnog cilja algoritama: prikaz sadržaja personaliziranog svakom korisniku uz zadržavanje istog što dulje na određenoj platformi. Kako bi u tome bili što uspješniji, osim praćenja na što korisnik klikće i koliko vremena provodi gledajući neku objavu, uvelike prate i bilježe oznake „sviđa mi se“ što doprinosi profiliranju korisnikovih interesa, radi smanjenja pa čak i prestanka prikazivanja neželjenog sadržaja. Tako algoritmi grupiraju objave na feedu naših profila prema važnosti koju je dobio temeljem korisnikovih podataka i praćenjem njegove aktivnosti, a ne prema vremenu kada je objava objavljena. U digitalnom svijetu, svi naši podaci nalaze se na jednom mjestu koje se naziva Big Data. Preciznije rečeno, Big Data su posebne baze podataka prikupljene sa svih društvenih mreža i mrežnih stranica općenito, ali i sa naših aktivnosti na internetu. Tolike količine podataka obrađuju se tako da se prije svega grupiraju, zatim se posebnim naprednim aplikacijama i tehnologijama organiziraju u skupine i analiziraju, a čak se mogu predvidjeti i neke buduće korisnikove aktivnosti, npr. predvidjeti buduće interese i pokazati mu sadržaj koji će ga sigurno zanimati.  U svijetu društvenih mreža nalazimo dva pojma koja su izrazito bitna, a to su "filter mjehurići" i efekt „echo chamber.“

FILTER MJEHURIĆI

Izoliraju nas od drugih korisnika i prikazuju nam isključivo one objave koje mi želimo vidjeti, tj. kao što sam naziv kaže, algoritam filtrira sve dostupne objave i nama ne feedu prikaže one koje su prikladne nama s obzirom na sve informacije koje je algoritam prikupio.

EFEKT "ECHO CHAMBER"

Stvara okruženje u kojem su korisnici izloženi informacijama i mišljenjima koja potvrđuju njihova postojeća uvjerenja (koje algoritmi nužno ne stvaraju, ali ih pojačavaju). Taj efekt može dovesti do pojačanog rasta predrasuda, polarizacije društva te do otežanog razumijevanja perspektiva drugih ljudi.

Sve to vodi do pitanja „Možemo li pobijediti algoritme koji upravljaju društvenim mrežama?“ Algoritme danas nije moguće pobijediti zbog kompliciranog skupa pravila koji se krije iza samog pojma „algoritam“, a  na kojemu radi cijeli tim stručnjaka poput programera i analitičara. Iako je prekomplicirano shvatiti ih,  važno ih je razumjeti kako bismo se mogli što bolje zaštititi od svega što nam mogu podvaliti, ali i kako bismo ih mogli što bolje iskoristiti u svoju korist. Međutim, želimo li pomoću društvenih mreža primjerice prodavati neki proizvod, moramo biti što učestaliji u korištenju društvenih mreža jer intenzivnim korištenjem razaznajemo pravila ponašanja koja nam idu u korist. Uz učestalost, bitno je i da profil skupi veći broj pratitelja (društvene mreže poput Instagrama i Facebooka baziraju na povezivanju s drugima), tako da ukoliko korisnik želi bolju reklamu za proizvod bitna je dobra povezanost. U početku, dok profil ne skupi određeni broj pratitelja i tako stekne popularnost, jedini način da se barem malo približi „pobjedi nad algoritmom“ jest da korisnik prati trendove koji se javljaju u nadi da u jednom trenutku uhvati takozvani „val viralnosti“ koji bi progurao njegov profil prema vrhu.

ALGORITMI POJEDINIH MREŽA

YOUTUBE

Za početak krenimo od najpopularnije aplikacije prema broju mjesečnih korisnika u 2025. godini, YouTube-a. Njegov algoritam  napravljen je tako da maksimizira dugoročno zadovoljstvo gledanja, odnosno da korisnike navede da se ne zaustave na jednom pogledanom videu, već da kliknu na idući (a da se istovremeno dobro osjeća oko toga). Za svaki dio YouTube-a koristi se različiti algoritam. Tako postoji poseban algoritam za "Homepage" (Početnu stranicu) gdje algoritam prati što je korisnik gledao zadnjih dana/tjedana, na koje kanale je pretplaćen te koliko u prosjeku gleda videe sa svakog od "kanala. Kako bi se korisniku prilagodila preporuka za sljedeći video, algoritam promatra tzv. „Videos watched together“ i Topic Clustering". Također predlaže videe istog kreatora. Zatim dolazimo do algoritma za YouTube pretraživanje gdje su ključni faktori naslov videa, opis i oznake koje se nalaze uz video, titlovi, te vrijeme gledanja pojedinog videa nakon što su ga korisnici samostalno morali naći (nije im bio ponuđen na Homepage-u). Iako se "YouTube Shorts" tek nedavno pojavio, postoji  i algoritam iza njih temeljen na značajkama kao što su: "Swipe-away rate" (koliko brzo ljudi „skrolaju“), "Replays" (gledaju li short ponovno), koliko su angažirani kod gledanja (lajkaju li, komentiraju ili dijele Short) te na kraju koristi li se u Short-ovima muzika koja je u trenutno aktualna.

FACEBOOK

Cilj Facebooka je poticanje važnosti i gledanja lokalnih, obiteljskih i prijateljskih objava dok poslovne padaju u drugi plan. Njegov algoritam sastoji se od 4 dijela: popularnost, vrsta sadržaja, odnos i vrijeme objavljivanja. Plaćeni se sadržaj rangira posebno, ali je i dalje bitan angažman, odgovor kupaca i relevantnost za temu. Kod Facebook-ovog algoritma izrazito je važna izgradnja veza kako bi ono što mi objavljujemo odgovaralo na komentare i/ili upite naših pratitelja. Pošto Facebook veću važnost daje gumbima za reakcije nego samom „lajku“, bitno je kod drugih korisnika potaknuti reakciju koji će ga potaknuti na jači odgovor od običnog „lajka.“ Veliku važnost algoritmu pridodaju i Facebook priče, ali još veću daju live videi koji, osim favoriziranja od strane samog algoritma, dobivaju i više angažmana.

TIKTOK

Aplikacija sve veću popularnost stječe temeljem favoriziranja feeda „For you“ koji je prepun tematski različitih videozapisa. Prije svega prati interakcije svakog korisnika,  uočava detalje videa koje je korisnik pogledao, kao što su natpisi ili hashtagovi, a zatim pažnju stavlja i na postavke samog uređaja s kojeg se pristupa aplikaciji te postavke računa koje uključuju zemlju i jezik. Zanimljivo kod TikToka je što same preporuke zapravo nisu temeljene na broju pratitelja ili uspjehu određenog videa. Upravo radi toga TikToku je bitan dobar video sadržaj kako bi svatko imao jednaku priliku da njihov sadržaj stekne popularnost.

TWITTER

Algoritam nekadašnjeg Twittera na samom je početku bio dizajniran da se objave pojavljuju prema vremenskoj liniji pa je u prošlosti bio fokusiran na dan i vrijeme objave, a ne na sam sadržaj. Današnji algoritam X-a razvijen je kako bi uzeo u obzir brojne čimbenike rangiranja koji su vezani uz specijalizaciju objava. Glavni parametri koje prikuplja algoritam X-a danas su nedavnost, viralnost, relevantnost, geografski položaj te osobni interesi, stoga ključ korištenja ove platforme u poslovnom smislu leži iza objavljivanja relevantnog sadržaja temeljenog na području stručnosti.

INSTAGRAM

Algoritam Instagrama funkcionira slično kao i algoritam X-a (na početku se temeljio na kronološkom slijedu objava). Od 2021. godine  promatra sljedeće ključne čimbenike: broj pratitelja, odnos s korisnikom, interes, vrijeme objave, vrijeme sesije i trajanje korisničke sesije. "Instagram carousel", poznatiji kao objava s do 20 videozapisa ili fotografija dobiva daleko veći angažman od "Instagram Reelsa"( koji se trenutno pokušavaju što više probiti kako bi ljudi koristili tu novu značajku).

PRIVATNI PODACI

Kad se spomene pitanje privatnih podataka i njihovog dijeljenja na društvenim mrežama, istraživanja  pokazuju da će većina ljudi među podatke koje je opasno dijeliti navesti samo one osnovne podatke, poput broja mobitela, kućne adrese, matičnog broja ili podataka o bankovnim računima. No, u skup privatnih podataka o osobi spada i sljedeće:

  • zdravstveni nalazi

  • upis u zemljišne knjige

  • porezne prijave

  • IP adresa osobnog računala

  • biometrički podaci poput skena zjenica

  • podaci o plaći, prijašnjem zaposlenju, poslovnim unapređenjima te mnogo drugih. 

Privatne informacije o osobi su i vjerska uvjerenja, politička stajališta i različita mišljenja koja ona je ili nije iznijela na nekoj društvenoj mreži, uključujući, na kraju, i statistiku o tome kakav sadržaj koristi i u kojoj količini. Dijeljenje te statistike zaslužno je za rad društvenih mreža kakvima ih korisnici najviše preferiraju, a to je personaliziranima. Uz to se kao prednost dijeljenja podataka može navesti i nekoliko drugih:

Aplikacije su jednostavnije za upotrebu jer korisnici ne moraju sami ulagati trud u potragu za sadržajem,  a zabavnije su jer su prilagođene jedinstvenoj kombinaciji interesa, stajališta i smisla za humor korisnika kao pojedinca. Uz to, kupovanje preko mreža je brže i lagodnije ako dopustimo njihovim sustavima da pohrane podatke o našoj kartici. 

Na kraju, na mrežama vlada veći osjećaj sigurnosti ako korisnici misle da su drugi profili provjereni - lakše ulaze u interakcije, povezuju profile i uključuju se u online-diskusije. Svime se time akumulira aktivnost na mreži, na čemu njezini vlasnici zarađuju, zauzvrat ju održavajući besplatnom za javnost.

Društvenim mrežama masovne popularnosti poput Facebooka, Instagrama i Twittera primarni je izvor prihoda prikazivanje reklamnog sadržaja za koje ih plaćaju druge kompanije. Putem aukcije zakupljuju prostor na mreži za svoju reklamu, a tech-kompanija Meta, vlasnik Facebooka i Instagrama, 2023. godine objavila je kako te aukcije čine 99% njihovog ukupnog godišnjeg prihoda. Iste godine, Meta-in godišnji prihod po korisniku bio je 13,12 dolara. U  međuodnosu mreže i proizvođača reklama, korisnici društvenih mreža računaju da njihove podatke koristi samo ta mreža, bez da ih dijeli trećim stranama. To najčešće nije slučaj. Više istraživanja pokazuje da društvene mreže dijele podatke o korisnicima kako s oglašivačima tako i s drugim mrežama pa i kompanijama koje prikupljajući podatke profiliraju njihove vlasnike s ciljem da te vrijedne informacije iznajmljuju.

Jedan od najpoznatijih skandala prodaje korisničkih podataka je slučaj Cambridge Analytica.

Facebook je Britanskoj firmi prodao podatke 87 milijuna korisnika kako bi pripomogla političkim kampanjama Teda Cruza i kasnije Donalda Trumpa (2016. godine). Preko aplikacije koja je psihološki profilirala korisnike pomoću postavljanja anketnih pitanja i krala podatke o Facebook prijateljima, firma je sastavila ogromnu bazu glasača. Tada su im kampanje počele prikazivati personalizirane poruke i reklame, ovisno jesu li na meti republikanski ili swing-glasači. 

Izloženi smo opasnosti i samim objavljivanjem slika na društvenim mrežama. Američki start-up identifikacijske tehnologije ClearviewAI gradi svoju mrežu pomoću slika s Instagrama bez dopuštenja korisnika. Na temelju pogrešaka u sustavu počinjena su hapšenja krivih osoba.

U nastavku su navedene neke od ostalih opasnosti:

UCJENE OBJAVLJIVANJEM OSJETLJIVOG SADRŽAJA

To mogu biti podaci o dugovima ili kaznenim postupcima, mailovi slani psiholozima, poslovnim partnerima i drugi slični razgovori. Primjer iz 2023. godine: zapisi o mentalnom zdravlju i zdravstvenim zahvatima 5 milijuna pacijenata Medibank-a, Australske kuće zdravstvenog osiguranja, objavljeni su na dark-webu nakon što Medibank nije pristao platiti hakerskoj grupi traženi iznos.

 

UCJENE VEZANE ZA SIGURNOST I DOBROBIT NAŠE OBITELJI I PRIJATELJA

Članove obitelji zove se na temelju stvarnih ili lažnih kidnapiranja djece ili stradanja u nesrećama, a za njihov povratak kući ili pak hitnu zdravstvenu intervenciju traži se popriličan  novac. Meta ovakvih prevara najčešće su starije osobe, ali pomoću ukradenih biometričkih podataka, poput glasa, postaju uvjerljivije.

ŠIRENJE OPRESIVNIH IDEOLOGIJA

Reklame i objave sadržaja koje promoviraju opresivne ideologije algoritam bi prikazivao osobama koje su njihovom usvajanju najpodložnije, dok bi zaobišao one profile koji bi im se najžarkije suprotstavili.

UGROŽAVANJE STABILNOSTI DEMOKRACIJE

Kada znaju da se prati i evaluira svaka njihova objava na društvenim mrežama, bilo od strane šefa, drugih članova zajednice ili državnih vlasti, ljudi znaju posustati u dijeljenju svog stvarnog mišljenja zbog straha od posljedica. Time se indirektno utječe na slobodu govora, neizostavnog temelja demokracije.

UPLITANJE U DONOŠENJE ODLUKA (eng. decisional interference)

Pri biranju poslovnog profila čiju bismo uslugu kupili, tražilica društvene mreže može nam prikazati prve po redu (ili čak samo one) profile s čijim je vlasnicima sklopljen ugovor,  koji su najviše platili ili čiji se skup vrijednosti najviše podudara s grupom koja to bira.

Uz gornjih pet, neke od poznatijih su: provale u privatne posjede tijekom odsutnosti za koju se saznalo praćenjem geo-lokacije vlasnika, diskriminacija na temelju lokacije, olakšana "stalkanja", ugrožavanje dječje sigurnosti, "cyberbullying", krađa identiteta, širenje dezinformacija i slično.

MEĐUODNOS STRAHA OD KRAĐE PODATAKA I AKTIVNOSTI NA DRUŠTVENIM MREŽAMA

Na obrascima znanstvenih istraživanja, pri upitima poput "U kojoj mjeri vjerujete društvenim mrežama da doista čuvaju vašu privatnost?" te "Koliko važnom smatrate pouzdanost društvenih mreža?", odgovori su raznoliki i neočekivani. 

Neki sudionici (koji održavaju svoje Facebook profile) napisali su da Facebooku ne vjeruju ni najmanje, neki da mu vjeruju dovoljno da ne razmišljaju o sigurnosti svojih podataka, no u najzanimljivijim odgovorima piše kako ne vide potrebu za povjerenjem. Uspoređujući izraženu razinu povjerenja i broj Facebook prijatelja svakog od korisnika, moglo bi se pretpostaviti da su skeptičniji ispitanici slabije umreženi, no to nije nužno slučaj, što prikazuje slika iznad.

To istraživanje, kao i mnoga druga, na temelju detaljnije analize zaključuju da korisnici svjesno biraju ugroziti svoju privatnost jer je ono što dobiju zauzvrat toga vrijedno. Točno tom korelacijom bavi se teorija kalkulacije privatnosti. Po njoj, ravnoteža između primljenih benefita zbog danih informacija i potencijalnih rizika je individualna, a ovisi o tome koliko su dobre strane primamljive toj osobi i što joj je stvarno važno. Socijalna povezanost, pristup mnogim servisima, ostanak u toku s događajima i personalizirana zabava često prevagnu pored svih ljudskom-oku-nevidljivih opasnosti.

KAKO SE ZAŠTITITI?

Iako je nemoguće u potpunosti zadržati kontrolu nad svojim podacima na internetu, agencije za zaštitu podataka dijele savjete kako se zaštiti što je bolje moguće. Za početak, osobnim podacima poput broja mobitela, kućne adrese i slikama identifikacijskih dokumenata nije mjesto u objavama. U postavkama uređaja s kojeg pristupamo društvenoj mreži mogu se onemogućiti praćenje lokacije i pristup kontaktima. Korisniku se preporuča ne spajati se na neprovjerene, javne wi-fi mreže za pristup internetu. Svaka aplikacija povremeno mijenja pravila privatnosti - trebalo bi ih pročitati i ažurirati sigurnosne postavke pri svakom ažuriranju aplikacije. Korisno je imati instaliran i povjerljiv antivirusni program ako društvenim mrežama pristupamo preko računala. Pri izradi računa na više mreža, preporuča se koristiti dvostruku identifikaciju te ne ponavljati lozinke.

Od 2018. godine, privatnost građana Europske Unije štiti Opća uredba o zaštiti podataka, poznatija pod akronimom GDPR (eng. General Data Protection Regulation). Cilj joj je zaštititi podatke fizičkih osoba i pružiti kontrolu građanima nad njihovim osobnim podacima, a služi kao čvrst i usklađen okvir u kojem se ta zaštita provodi na razini cijele EU.

SAŽETAK

Sada kada znamo ugrubo kako funkcioniraju algoritmi nama najpoznatijih platformi, shvaćamo koliko su kompleksno napravljeni. Sustav se svakodnevno širi i komplicira sve više kako bismo kao korisnici imali što više personaliziran sadržaj. Algoritme društvenih mreža nećemo još dugo u potpunosti shvatiti, osim ako se dogodi da kojim slučajem procure u javnost, nikad se ne zna 😊. Zbog izloženosti velikom utjecaju društvenih mreža, izrazito je bitno da smo medijski pismeni i da koristimo društvene mreže što pametnije možemo, ali da smo istovremeno svjesni i njihovih opasnih strana, kako za nas tako i za naše bližnje. Uz medijsku pismenost, važno je razvijati i kritičko mišljenje kako se ne bismo doveli u situaciju da Internet oblikuje našu stvarnost, mišljenje i percepciju. Također je važno osvijestiti da na društvenim mrežama svatko ima priliku dijeliti informacije kakve želi, stoga je izrazito bitno ne uzimati svaku informaciju koju vidimo ili pročitamo na društvenim mrežama „zdravo za gotovo“. Kako se u stvarnom svijetu šire lažne vijesti, tako se, možda i brže, šire u virtualnom. 

LITERATURA

Izradile Mirta Hodak i Leonarda Zupanc.