做社交媒体算法侵蚀我们自由做决定的能力?陪审团是
Netflix的社会困境,刘易斯米切尔和詹姆斯Bagrow打开社交媒体对我们生活的影响在这个crossposting从对话中。
你有没有看过一个视频或电影因为YouTube或Netflix推荐你?或从列表中添加一个朋友在Facebook上“你可能认识的人”?
和Twitter如何决定哪些微博给你喂的顶部吗?
这些平台是由算法,排序和推荐内容为我们根据我们的数据。
伍德罗Hartzog,东北大学法律和计算机科学教授,波士顿,解释了:
如果你想知道在社交媒体公司正试图操纵你披露信息或参与更多,答案总是。
如果我们决策基于这些算法,证明我们是什么意思我们自由做决定的能力吗?
我们看到的是为我们量身定做
一个算法是一个数字食谱:规则实现的结果列表,使用一组成分。对科技公司,通常的结果是通过说服我们买东西或者赚钱让我们滚动为了向我们展示更多的广告。
使用的材料是我们提供的数据在线——故意或者通过我们的行动。每一次你喜欢的一篇文章,看一个视频,或者买东西,你提供数据,可以用来预测你的下一步行动。
这些算法可以影响我们,即使我们没有意识到它。正如《纽约时报》的兔子洞播客探索,YouTube的推荐算法可以推动观众越来越多的极端的内容,可能导致网络激进化。
Facebook的新闻Feed排名算法内容,让我们在这个平台上。它可以产生一种现象叫做“情绪感染”,看到正面的文章让我们写自己,积极的文章,看到负面帖子更意味着我们可能工艺负面帖子——尽管这项研究有争议的部分由于尺寸很小的影响。
另外,所谓的“黑暗的模式“旨在诱骗我们分享更多,或花更多的像亚马逊这样的网站上。这些都是网站设计的技巧,比如隐藏退订按钮,或显示有多少人购买产品你看现在。他们下意识地推你这个网站希望你采取行动。
你是异形
—剑桥,公司参与已知最大的Facebook数据泄漏到目前为止,声称能够配置你的心理学基于你的“喜欢”。这些概要文件可以用来与政治广告目标。
“饼干”是小块的数据追踪我们在网站。他们是你采取行动的记录在线(如点击链接和页面访问)存储在浏览器中。当他们结合来自多个数据源的数据包括大规模的黑客,这是被称为“数据浓缩”。它可以联系我们的电子邮件地址等个人资料信息,如我们的教育水平。
这些数据经常使用的科技公司和亚马逊一样,Facebook,和其他人建立资料我们和预测未来的行为。
你是预测
所以,多少你的行为可以预测的算法基于您的数据吗?
我们的研究中,去年发表在《自然人类行为,探索这个问题通过查看帖子中包含多少信息你朋友在社交媒体上。
使用Twitter的数据,我们估计预测人的微博,只使用数据从他们的朋友。我们发现数据从八个或九个朋友足以能够预测某人的微博一样,如果我们有直接下载(超过50%的准确率,请参见下面的图)。事实上,95%的潜在的预测精度,获得机器学习算法可能实现只是从朋友的数据。
你最亲密的朋友圈的平均可预测性(蓝线)。50%的价值,就能正确处理下一个单词的一半时间,得不偿失的大多数人大约5000个单词的词汇表。曲线显示出一种人工智能算法可以预测关于你从你的朋友的数据。大约8 - 9朋友足以是准确地预测你未来的职位如果算法访问自己的数据(虚线)。Bagrow Liu &米切尔(2019)
我们的研究结果意味着,即使你# DeleteFacebook(后趋势2018年剑桥—丑闻),您仍然可以是异形的,由于社会关系依然存在。之前我们考虑事情Facebook让它很难删除无论如何。
我们还发现可以建立的吸毒者——所谓的“影子概要文件”——基于他们接触的平台。即使你从来没有使用Facebook,如果你的朋友做的,有可能一个影子轮廓可以建立。
Facebook和Twitter等社交媒体平台上,隐私不再绑定到个人,而是整个网络。
没有更多的自由意志?不太
但并不是所有的希望都破灭了。如果你删除你的帐户,你的社会中包含的信息与朋友的关系变得陈旧。我们发现可预测性逐渐下降到一个低水平,这样你的隐私和匿名最终将返回。
虽然看起来像是算法正在侵蚀我们的为自己思考的能力,不一定如此。心理分析的有效性证据来影响选民是薄的。
最重要的是,当涉及到人的角色和算法在传播(mis)信息,人们同样重要。在Facebook上,你接触的程度不同的观点更密切相关你的社会组比新闻Feed的方式与内容给你。和Twitter上,而“假新闻”可能传播速度比事实,它是主要传播的人,而不是机器人。
当然,内容创作者利用社交媒体平台的算法推广内容,YouTube,Reddit和其他平台,而不是相反。
在一天结束的时候,下面所有的算法都是人。我们影响算法一样,他们可能会影响我们。
