Opis projektu
Bliższe spojrzenie na dostosowywanie naszych doświadczeń cyfrowych przez algorytmy
Jeśli lubisz koty, istnieje duża szansa, że nieustannie trafiasz na strony poświęcone kotom i reklamy związane z tymi uroczymi zwierzętami. To nie przypadek! Odpowiadają za to algorytmy służące do personalizacji doświadczeń w Internecie. Algorytmy te określają, które wiadomości, opinie i plotki czytasz w sieci na podstawie zainteresowań oraz indywidualnych preferencji. Z tego powodu właśnie tak duże znaczenie ma analiza danych wykorzystywanych przez firmy i operatorów platform do tworzenia tych algorytmów. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu ALEX zamierza zrobić to na przykładzie portalu społecznościowego Facebook. Celem jest dostarczenie naukowcom, rzecznikom, decydentom i dziennikarzom wiarygodnych metod oceny algorytmów oraz danych. Zespół chce także umożliwić użytkownikom samodzielne monitorowanie, porównywanie oraz analizę czytanych informacji.
Cel
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.
Dziedzina nauki
Program(-y)
System finansowania
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstytucja przyjmująca
1012WX Amsterdam
Niderlandy