Description du projet
Appréhender l’impact des recommandations de liens sur la dynamique sociale
Comprendre l’influence des algorithmes sur le comportement humain dans les réseaux sociaux en ligne est absolument essentiel. Les algorithmes de recommandation de liens, qui suggèrent de nouvelles connexions aux utilisateurs, sont omniprésents et influencent fondamentalement la manière dont de nouvelles connexions sont établies et les informations proposées aux utilisateurs. Une gestion efficace des réseaux sociaux en ligne exige une compréhension en profondeur des effets de ces algorithmes et de les adapter de manière à en tirer des avantages à long terme. Dans ce contexte, le projet RE-LINK, financé par le CER, se propose de développer de nouveaux modèles informatiques capables d’appréhender l’impact des recommandations de liens sur la dynamique sociale. Le projet concevra un nouveau paradigme de recommandation de liens destiné à encourager les comportements sociaux positifs tout en équilibrant les performances à court terme et les avantages sociétaux à long terme. L’évaluation des algorithmes sera réalisée au moyen de simulations multi-agents à grande échelle, d’expériences en ligne et d’analyses de données réelles.
Objectif
This proposal aims to develop, for the first time, new computational models to systematically evaluate 1) the long-term societal impacts of link-recommendation algorithms in online social networks and 2) design a new paradigm of link-recommenders that incentivize cooperation, collective action, and misinformation control.
It is urgent to understand how algorithms used in online social media impact human behavioural dynamics given the widespread use of social media platforms and the evidence that they contribute to exacerbate radicalization, misinformation, and incite hate. This is a challenging endeavour. Online platforms are nowadays complex ecosystems where millions of humans influence each other while co-existing with AI algorithms. In this context, link-recommendation algorithms, used to recommend new connections to users, are ubiquitous. Such algorithms fundamentally affect how new connections are formed and the information users are exposed to. Governing online social networks requires understanding the impact of link-recommenders and how to adapt them to ensure long-term benefits.
With RE-LINK, I aim to develop a new class of models to understand the impact of link-recommendations on social dynamics and, in turn, design a new paradigm of algorithms that balance short-term performance and long-term societal benefits. This will be achieved by developing agent-based models where the evolution of behaviours occurs over adaptive networks whose growth, in turn, follows the heuristics used by link-recommenders. I will resort to evolutionary game theory and stochastic population dynamics to formally study the stability of behaviours in this setting. I will use the modelling results to design new link-recommenders that contribute to stabilize positive social behaviours such as cooperation, collective action, and misinformation debunking. The developed algorithms will be evaluated with large-scale multi-agent simulations, online experiments, and real-world data.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. La classification de ce projet a été validée par l’équipe qui en a la charge.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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