論文の概要: The Matter of Chance: Auditing Web Search Results Related to the 2020
U.S. Presidential Primary Elections Across Six Search Engines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00756v1
- Date: Mon, 3 May 2021 11:18:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-01 18:00:07.836570
- Title: The Matter of Chance: Auditing Web Search Results Related to the 2020
U.S. Presidential Primary Elections Across Six Search Engines
- Title（参考訳）: The Matter of Chance:2020年アメリカ合衆国大統領選挙に関するウェブ検索結果を6つの検索エンジンで調査
- Authors: Aleksandra Urman, Mykola Makhortykh, Roberto Ulloa
- Abstract要約: 私たちは、Google、Baidu、Bing、DuckDuckGo、Yahoo、Yandexの"US Election"、"Donald trump"、"Joe Biden"、"bernie Sanders"の検索結果を調べます。
その結果, 検索エンジン間の検索結果と, エージェント間の検索結果の相違が有意な差があることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We examine how six search engines filter and rank information in relation to
the queries on the U.S. 2020 presidential primary elections under the default -
that is nonpersonalized - conditions. For that, we utilize an algorithmic
auditing methodology that uses virtual agents to conduct large-scale analysis
of algorithmic information curation in a controlled environment. Specifically,
we look at the text search results for "us elections", "donald trump", "joe
biden" and "bernie sanders" queries on Google, Baidu, Bing, DuckDuckGo, Yahoo,
and Yandex, during the 2020 primaries. Our findings indicate substantial
differences in the search results between search engines and multiple
discrepancies within the results generated for different agents using the same
search engine. It highlights that whether users see certain information is
decided by chance due to the inherent randomization of search results. We also
find that some search engines prioritize different categories of information
sources with respect to specific candidates. These observations demonstrate
that algorithmic curation of political information can create information
inequalities between the search engine users even under nonpersonalized
conditions. Such inequalities are particularly troubling considering that
search results are highly trusted by the public and can shift the opinions of
undecided voters as demonstrated by previous research.
- Abstract（参考訳）: 我々は、6つの検索エンジンが、デフォルトの非個人化条件の下で2020年アメリカ合衆国大統領選挙の質問に対して、どのように情報をフィルタリングしランク付けするかを検討する。
そこで本研究では,仮想エージェントを用いたアルゴリズム監査手法を用いて,制御環境におけるアルゴリズム情報キュレーションの大規模解析を行う。
具体的には、2020年の予備選挙において、Google、Baidu、Bing、DuckDuckGo、Yahoo、Yandexの"US Election"、"Donald trump"、"joe Biden"、"bernie Sanders"といった質問に対するテキスト検索結果を調べます。
この結果から,検索エンジン間の検索結果と,同一の検索エンジンを用いて異なるエージェントに対して生成した検索結果に有意差が認められた。
ユーザーが特定の情報を見るかどうかは、検索結果のランダム化によって偶然決定される。
また,特定の候補に対して異なるカテゴリの情報ソースを優先する検索エンジンもあることがわかった。
これらの観察から, 政治的情報のアルゴリズム的キュレーションは, 個人化されていない条件下であっても, 検索エンジン利用者間の情報不平等を生じさせることが示された。
このような不平等は、検索結果が大衆の信頼度が高く、以前の調査で示されたように、未決定の有権者の意見をシフトできるという点で特に厄介である。
関連論文リスト
- Algorithmic Misjudgement in Google Search Results: Evidence from Auditing the US Online Electoral Information Environment [0.0]
本稿では,政府の管理するWebドメインがオンライン選挙情報環境においてどのように表現されるかを検討する。
その結果、州、郡、地方自治体の情報源の71%が標的にされていないことがわかった。
我々は、これらのソースをそれぞれの構成元に適切なターゲティングを保証することは、権威的かつ局所的な選挙情報へのアクセスを促進するGoogleの役割の重要な部分であると主張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-06T17:09:04Z) - User Attitudes to Content Moderation in Web Search [49.1574468325115]
我々は、Web検索における誤解を招く可能性のあるコンテンツや攻撃的なコンテンツに適用される様々なモデレーションプラクティスに対するサポートレベルについて検討する。
最も支持されている実践は、誤解を招く可能性のあるコンテンツや不快なコンテンツについてユーザーに知らせることであり、最も支持されていないものは、検索結果を完全に削除することである。
より保守的なユーザーやウェブ検索結果に対する信頼度が低いユーザーは、ウェブ検索におけるコンテンツモデレーションに反する傾向にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T10:57:15Z) - Novelty in news search: a longitudinal study of the 2020 US elections [62.997667081978825]
我々は、トップニュース検索結果に現れる新しい項目を測定するノベルティを解析する。
トピックや安定したクエリに比べて,選挙関連クエリに新たな項目が出現する傾向にある。
このような不均衡は、選挙期間中のニュース検索における政治候補者の可視性に影響を与えると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T08:42:37Z) - Personalization of Web Search During the 2020 US Elections [0.0]
本稿では,ユーザ特性と行動が検索結果に与える影響について,政治的に関係のある文脈で検討する。
私たちは、25の都市にランダムに配置されている150人の合成インターネットユーザーを編成しました。
これらのユーザーは、閲覧好みや政治的イデオロギーが異なるため、現実的な閲覧履歴や検索履歴を構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T11:18:56Z) - Where the Earth is flat and 9/11 is an inside job: A comparative
algorithm audit of conspiratorial information in web search results [62.997667081978825]
本稿では,Google,Bing,DuckDuckGo,Yahoo,Yandexの5つの検索エンジンを対象に,検索結果における比較情報の分布について検討する。
われわれは、Google以外の検索エンジンが一貫して共謀広告の検索結果を表示し、共謀広告のウェブサイトへのリンクをトップに返したことを知った。
共謀プロモーティングの結果のほとんどはソーシャルメディアや共謀のウェブサイトから得られたものであり、一方共謀の情報は科学的なウェブサイトで共有され、より少なからぬレガシなメディアによって共有された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-02T14:29:21Z) - Exposing Query Identification for Search Transparency [69.06545074617685]
本稿では,検索システムの2つのクラスにおいて,クエリとドキュメントの役割を逆転させることにより,検索タスクとしてのEQIの実現可能性について検討する。
本研究では,クエリのランク付けの質を評価するための評価基準を導出するとともに,近似EQIの様々な実践的側面に着目した経験的分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-14T20:19:27Z) - Searching for Representation: A sociotechnical audit of googling for
members of U.S. Congress [2.4366811507669124]
トップのGoogle検索結果の10%は、カリフォルニア州の議員を特定するために検索を利用する情報検索者を誤解させる可能性が高い。
誤解を招く結果の70%は、有機検索結果の上の特徴的スニペットに現れる。
特定された要因には、Googleがウィキペディアに大きく依存していること、権威の欠如、マシンパーサブル、地理的な位置に基づく選出された役人の身元に関する高精度なデータ、検索エンジンの未特定クエリの扱いなどがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-14T23:13:02Z) - Search Engine Similarity Analysis: A Combined Content and Rankings
Approach [6.69087470775851]
我々は、DuckDuckGoとともに、GoogleとBingという2つの主要な検索エンジンの親和性について分析する。
我々は、検索応答のコンテンツとランキングの両方を活用する新しい類似度指標を開発した。
しかしBingとDuckDuckGoは相違点が多い。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-01T23:57:24Z) - Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.23273310155137]
本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。
ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T02:13:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。