Descripción del proyecto
Un análisis detallado de la forma en que los algoritmos personalizan nuestra experiencia digital
Si a una persona le gustan los gatos, lo más probable es que su fuente de contenidos en línea esté repleta de sitios web y anuncios de gatos. No es ninguna coincidencia. Los algoritmos de personalización están detrás de esta experiencia digital a medida. Estos algoritmos determinan las noticias, las opiniones y los chismes a los que esa persona está expuesta en línea, en función de sus intereses y preferencias personales. Por todas estas razones, es importante auditar los datos que las empresas de plataformas introducen en estos algoritmos. El equipo del proyecto ALEX, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, lo hará tomando Facebook como caso de prueba. El objetivo general es proporcionar métodos y datos fiables de auditoría algorítmica a investigadores, promotores, responsables políticos y periodistas. También pretende capacitar a los usuarios para que supervisen, comparen y reflexionen de forma independiente sobre la información que se les muestra.
Objetivo
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.
Ámbito científico
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstitución de acogida
1012WX Amsterdam
Países Bajos