Las redes sociales y la economía colaborativa han creado nuevas oportunidades al aprovechar las redes en línea para generar confianza y eliminar las barreras del mercado. Pero un creciente cuerpo de investigación sugiere que persisten los viejos prejuicios raciales y de género, desde la mayor popularidad de los hombres en Twitter hasta la menor popularidad de los afroamericanos.tasas de aceptación en Airbnb.
Ahora, utilizando el sitio para compartir fotos Instagram como caso de prueba, los investigadores de Columbia demuestran cómo dos algoritmos de recomendación comunes amplifican un efecto de red conocido como homofilia en el que personas similares o de ideas afines se agrupan. Además, muestran cómo los algoritmos se volvieron más flexiblesuna red con la homofilia efectivamente hace que las mujeres sean menos visibles; encontraron que las mujeres en su conjunto de datos, cuyas fotos tenían un poco menos de `` me gusta '' o comentaban, se volvieron aún menos populares una vez que se introdujeron los algoritmos de recomendación.
Al calcular cómo sucede esto, los investigadores esperan que su trabajo, que se presentará el 25 de abril en la Conferencia Web en Lyon, pueda allanar el camino para algoritmos que corrijan la homofilia.
"Simplemente estamos mostrando cómo ciertos algoritmos recogen patrones en los datos", dijo la autora principal del estudio, Ana-Andreea Stoica, estudiante graduada de Columbia Engineering. "Esto se convierte en un problema cuando la información que se difunde a través de la red es un anuncio de trabajou otra oportunidad. Los algoritmos pueden poner a las mujeres en una desventaja aún mayor ".
Los investigadores recogieron sus datos de Instagram en 2014, después de que Facebook comprara la empresa, pero antes de que las indicaciones automáticas facilitaran la conexión con amigos de amigos. Aunque las mujeres superaban en número a los hombres en su muestra de 550.000 usuarios de Instagram 54% a 46%., los investigadores encontraron que las fotos de hombres tendían a ser mejor recibidas: el 52 por ciento de los hombres recibió al menos 10 'me gusta' o comentarios en comparación con el 48 por ciento de las mujeres.
Como era de esperar, la homofilia jugó un papel importante. Los investigadores encontraron que los hombres tenían 1,2 veces más probabilidades de dar "me gusta" o comentar las fotos de otros hombres en lugar de las de las mujeres, mientras que las mujeres tenían solo 1,1 veces más probabilidades de interactuar con otras mujeres.
Cuando utilizaron dos algoritmos de recomendación ampliamente utilizados, Adamic-Adar y Random Walk amigas de amigas, los investigadores encontraron que el porcentaje de mujeres conectadas o que se predice que se recomendarán a al menos otras 10 redes de Instagramlos usuarios cayeron del 48 por ciento en el conjunto de datos original, al 36 por ciento y al 30 por ciento respectivamente. Como se predijo en una serie de pruebas matemáticas en el documento, los investigadores también encontraron que la disparidad era mayor entre los superinfluencers de Instagram, personas como el CEO de InstagramKevin Systrom, cuyas publicaciones populares y 1.5 millones de seguidores lo ubican en el décimo de uno por ciento superior en participación.
Cuando se desataron los algoritmos en esta red exclusiva de individuos extremadamente atractivos, la visibilidad de las mujeres se desplomó. Aunque las mujeres en el 0.1 por ciento superior para el compromiso con al menos 320 conexiones superaron en número a los hombres 54 por ciento a 46 por ciento, los hombreseran mucho más propensos a ser sugeridos a nuevos usuarios y expandir sus redes rápidamente. Solo el 26 por ciento y el 28 por ciento de las mujeres en el 0.1 por ciento superior probablemente estaban bajo los algoritmos Adamic-Adar y Random Walk respectivamente para ser recomendadas al menos 23 veces y12 veces, encontraron los investigadores.
"Los algoritmos captan patrones sutiles y los amplifican", dijo el autor principal del estudio, Augustin Chaintreau, científico informático de Columbia Engineering y miembro del Instituto de Ciencia de Datos de Columbia. "No estamos pidiendo que los algoritmos sean ciegos a los datos, solo que corrigen su propia tendencia a magnificar el sesgo que ya existe ".
El estudio es el último en demostrar que los algoritmos de recomendación, además de filtrar contenido, pueden influir en la estructura a largo plazo de una red social. "Es notable que una simple suposición de homofilia lleve a los algoritmos a amplificar las disparidades en el estatus social".dijo Amit Sharma, investigador de Microsoft Research India que no participó en el estudio, pero que recientemente habló en Columbia sobre su propio trabajo explorando motores de recomendación e influencia social.
Las intervenciones algorítmicas que equilibran la conveniencia con los objetivos éticos pueden ser una forma de abordar el problema, agregó. "A través de estudios como este, estamos aprendiendo que la práctica de optimizar una única métrica exclusivamente, por ejemplo, la cantidad de nuevos amigos agregados, no es la forma correcta. Desafortunadamente, la alternativa no está clara. Todavía estamos rascando la superficie para comprender cómo los algoritmos afectan el comportamiento humano a largo plazo ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Columbia . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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