Descrizione del progetto
Uno sguardo più attento a come gli algoritmi personalizzano la nostra esperienza digitale
Se vi piacciono i gatti, è probabile che il vostro feed di contenuti online sia pieno di siti web e pubblicità di gatti. Non è un caso! Il segreto di questa esperienza digitale personalizzata risiede negli algoritmi di personalizzazione. Questi algoritmi determinano le notizie, le opinioni e i gossip a cui si viene esposti online, in base agli interessi e alle preferenze personali. Per tutti questi motivi, è importante verificare i dati con cui le società che gestiscono le piattaforme alimentano tali algoritmi. Il progetto ALEX, finanziato dal CER, si occuperà di questo, prendendo Facebook come caso di prova. L’obiettivo generale è quello di fornire ai ricercatori, ai sostenitori, ai responsabili politici e ai giornalisti metodi e dati affidabili di verifica algoritmica. L’obiettivo è anche quello di mettere gli utenti in condizione di monitorare, confrontare e riflettere in modo indipendente sulle informazioni che vengono loro fornite.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
ERC-POC - Proof of Concept GrantIstituzione ospitante
1012WX Amsterdam
Paesi Bassi