Projektbeschreibung
Wie Algorithmen unser digitales Erlebnis individualisieren
Wenn Sie Katzen mögen, ist es wahrscheinlich, dass Ihre Online-Inhalte voll mit Websites über und Werbung zu Katzen ist. Das ist kein Zufall! Hinter diesem maßgeschneiderten digitalen Erlebnis stehen Algorithmen zur Personalisierung. Diese Algorithmen bestimmen auf der Grundlage Ihrer persönlichen Interessen und Vorlieben, welche Art von Nachrichten, Meinungen und Klatsch Sie online zu sehen bekommen. Aus all diesen Gründen ist es wichtig, die Daten zu prüfen, die Plattformunternehmen in diese Algorithmen einspeisen. Das ERC-finanzierte Projekt ALEX wird diese Forschung übernehmen und Facebook als Testfall in Augenschein nehmen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, Forschenden, Befürwortenden sowie Personen aus Politik und Journalismus zuverlässige Methoden und Daten für die algorithmische Prüfung zur Verfügung zu stellen. Außerdem sollen die Nutzerinnen und Nutzer in die Lage versetzt werden, die ihnen bereitgestellten Informationen selbständig zu überwachen, zu vergleichen und zu überdenken.
Ziel
Personalization algorithms—filtering content on the basis of someone's profile—increasingly mediate the web experience of users. By forging a specific reality for each individual, they silently shape customized 'information diets': in other words, they determine which news, opinions and rumors users are exposed to. Restricting users’ possibilities, they ultimately infringe on their agency. As exposed by the recent Cambridge Analytica scandal, they are supported by questionable data sharing practices at the core of the business models of the social media industry. Yet, personalization algorithms are proprietary and thus remain inaccessible to end users. The few experiments auditing these algorithms rely on data provided by platform companies themselves. They are highly technical, hardly scalable, and fail to put social media users in the driver seat. The ALgorithms EXposed (ALEX) project aims at unmasking the functioning of personalization algorithms on social media platforms, taking Facebook as a test case. It is 'data activism' in practice, as it uses publicly available data for awareness raising and citizen empowerment. ALEX will pursue five goals: 1) software development and stabilization, building on the alpha version of facebook.tracking.exposed (fbtrex), a working prototype of a browser extension analyzing the outcomes of Facebook's News Feed algorithms; 2) the release of two spin-off products building on fbtrex, namely AudIT, enabling researchers to do expert analysis on algorithmic biases, and RealityCheck, allowing users to monitor their own social media consumption patterns; 3) testing the technical feasibility of adapting the ALEX approach to analyze algorithmic personalization on other platforms such as Twitter and Google; 4) the design and organization of data literacy modules on algorithmic personalization, and 5) the launch of a consultancy service to promote tool take-up and the future sustainability of the project.
Wissenschaftliches Gebiet
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-POC - Proof of Concept GrantGastgebende Einrichtung
1012WX Amsterdam
Niederlande