論文の概要: Personalization of Web Search During the 2020 US Elections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14000v1
- Date: Wed, 28 Sep 2022 11:18:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 11:25:10.220735
- Title: Personalization of Web Search During the 2020 US Elections
- Title(参考訳): 2020年アメリカ合衆国大統領選挙におけるウェブ検索のパーソナライズ
- Authors: Ulrich Matter, Roland Hodler, Johannes Ladwig
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Search engines play a central role in routing political information to
citizens. The algorithmic personalization of search results by large search
engines like Google implies that different users may be offered systematically
different information. However, measuring the causal effect of user
characteristics and behavior on search results in a politically relevant
context is challenging. We set up a population of 150 synthetic internet users
("bots") who are randomly located across 25 US cities and are active for
several months during the 2020 US Elections and their aftermath. These users
differ in their browsing preferences and political ideology, and they build up
realistic browsing and search histories. We run daily experiments in which all
users enter the same election-related queries. Search results to these queries
differ substantially across users. Google prioritizes previously visited
websites and local news sites. Yet, it does not generally prioritize websites
featuring the user's ideology.
- Abstract(参考訳): 検索エンジンは、市民に政治情報をルーティングする上で中心的な役割を果たす。
Googleのような巨大検索エンジンによる検索結果のアルゴリズムによるパーソナライズは、異なるユーザーが体系的に異なる情報を提供する可能性があることを示唆している。
しかし,ユーザの特徴や行動が検索結果に与える影響を政治的に関係のある文脈で測定することは困難である。
われわれは、米国25都市に150人の合成インターネットユーザー(ボット)を配置し、2020年の米大統領選とその余波の間、数ヶ月にわたって活動している。
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。
私たちは毎日,すべてのユーザが同じ選挙関連クエリを入力する実験を実施しています。
これらのクエリに対する検索結果はユーザによって大きく異なる。
Googleは以前訪問したウェブサイトやローカルニュースサイトを優先している。
しかし、一般的にはユーザーのイデオロギーを特集するウェブサイトを優先しない。
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