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J-GLOBAL ID：202202267048798004   整理番号：22A0491976

Twitter上の政治のアルゴリズム的増幅【JST・京大機械翻訳】

Algorithmic amplification of politics on Twitter

著者 (8件)： Huszar Ferenc (Machine Learning Ethics, Transparency, and Accountability Team, Twitter, San Francisco, CA 94103) ,  Huszar Ferenc (Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge CB3 0FD, United Kingdom) ,  Huszar Ferenc (Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London, London, W1T 4JG, United Kingdom) ,  Ktena Sofia Ira (Machine Learning Ethics, Transparency, and Accountability Team, Twitter, San Francisco, CA 94103) ,  O’Brien Conor (Machine Learning Ethics, Transparency, and Accountability Team, Twitter, San Francisco, CA 94103) ,  Belli Luca (Machine Learning Ethics, Transparency, and Accountability Team, Twitter, San Francisco, CA 94103) ,  Schlaikjer Andrew (Machine Learning Ethics, Transparency, and Accountability Team, Twitter, San Francisco, CA 94103) ,  Hardt Moritz (Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)
巻： 119  号： 1  ページ： e2025334119  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0387A  ISSN： 0027-8424  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Twitterの家庭タイムライン上のコンテンツを選択し,個人化アルゴリズムにより順序付けした。一定のコンテンツを一貫してランク付けすることによって,これらのアルゴリズムは,他のメッセージを増幅し,一方,他者の可視度を縮小する。若干の政治的グループが他者よりアルゴリズム的増幅からより恩恵を受ける可能性について,強い公開と学術的議論があった。著者らは,ほぼ2百万の日常活動を含むランダム化対照群を,アルゴリズム的個人化のない逆年代学的内容飼料に委託する,Twitterプラットフォームに関する長期,大規模ランダム化実験からの定量的証拠を示した。2組の知見を示した。第1に,著者らは,7か国における主要な政治的関係者からの選択レギュレータによるツイートを研究した。結果は,研究した7か国のうち6つで,主流の政治的権利が,主流の政治的な左よりもより高いアルゴリズム増幅を楽しめるという,著しく一貫した傾向を明らかにした。この全体的傾向と一致して,USメディア景観を研究する著者らの第2のセットは,アルゴリズム増幅が,正しい希薄ニュース源を好むことを明らかにした。さらに,アルゴリズムが,中程度のものより多くの左と遠の政治的グループを増幅するかどうかを,さらに調査した。一般的な公共信念に反して,この仮説を支持する証拠は見られなかった。著者らの知見が,政治的コンテンツ消費を整えるのに果たす役割個人化アルゴリズムに関する証拠ベースの議論に寄与することを期待する。Copyright 2022 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  等級づけ ,  可視度 ,  ニュース ,  コンテンツ
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  *ツイッター ,  ランダム化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ソーシャルメディア ,  アルゴリズム的個人化 ,  メディア増幅 ,  政治的バイアス

分類 (5件)： 心理学一般  (AE01000T) ,  統計学  (AB08000H) ,  予防医学一般  (GB01010B) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  漁労一般  (FH03010G)

タイトルに関連する用語 (4件)： Twitter ,  政治 ,  アルゴリズム ,  増幅