Description du projet
Un examen approfondi de la façon dont les algorithmes personnalisent notre expérience numérique
Si vous aimez les chats, il y a de fortes chances que votre flux de contenu en ligne soit truffé de sites web et de publicités concernant les chats. Ce n’est pas une coïncidence! Les algorithmes de personnalisation sont à l’origine de cette expérience numérique sur mesure. Ces algorithmes déterminent les nouvelles, les opinions et les ragots auxquels un individu est exposé en ligne en fonction de ses intérêts et préférences personnels. Pour toutes ces raisons, il est important d’auditer les données que les sociétés détenant ces plateformes donnent en pâture à ces algorithmes. C’est précisément la tâche à laquelle s’attèlera le projet ALEX, financé par le CER, en prenant Facebook comme cas d’essai. Il a pour objectif global de proposer aux chercheurs, aux avocats, aux décideurs politiques et aux journalistes des méthodes d’audit algorithmiques et des données fiables. Il entend également donner aux utilisateurs des moyens indépendants de contrôle, de comparaison et de réflexion concernant les informations qui leur sont proposées.
Objectif
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.
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. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogicieldéveloppement logiciel
- sciences socialeséconomie et affairesentreprise et gestionmodèle d’entreprise
- sciences médicales et de la santésciences de la santénutrition
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
Programme(s)
Régime de financement
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstitution d’accueil
1012WX Amsterdam
Pays-Bas