論文の概要: A User-Driven Framework for Regulating and Auditing Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10525v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 17:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 11:57:24.975450
• Title: A User-Driven Framework for Regulating and Auditing Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアの規制と監査のためのユーザ駆動フレームワーク
• Authors: Sarah H. Cen, Aleksander Madry, Devavrat Shah
• Abstract要約: アルゴリズムフィルタリングは、フレキシブルでユーザ主導のベースラインに対して規制されるべきである。 プラットフォームフィルタのフィードには,それぞれのベースラインフィードと「類似した」情報コンテンツが含まれる必要がある。 プラットフォームがこの要件を尊重するかどうかをチェックする監査手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.70018274127231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: People form judgments and make decisions based on the information that they observe. A growing portion of that information is not only provided, but carefully curated by social media platforms. Although lawmakers largely agree that platforms should not operate without any oversight, there is little consensus on how to regulate social media. There is consensus, however, that creating a strict, global standard of "acceptable" content is untenable (e.g., in the US, it is incompatible with Section 230 of the Communications Decency Act and the First Amendment). In this work, we propose that algorithmic filtering should be regulated with respect to a flexible, user-driven baseline. We provide a concrete framework for regulating and auditing a social media platform according to such a baseline. In particular, we introduce the notion of a baseline feed: the content that a user would see without filtering (e.g., on Twitter, this could be the chronological timeline). We require that the feeds a platform filters contain "similar" informational content as their respective baseline feeds, and we design a principled way to measure similarity. This approach is motivated by related suggestions that regulations should increase user agency. We present an auditing procedure that checks whether a platform honors this requirement. Notably, the audit needs only black-box access to a platform's filtering algorithm, and it does not access or infer private user information. We provide theoretical guarantees on the strength of the audit. We further show that requiring closeness between filtered and baseline feeds does not impose a large performance cost, nor does it create echo chambers.
• Abstract（参考訳）: 人々は自分の観察する情報に基づいて判断し、決定する。 その情報の一部は提供されるだけでなく、ソーシャルメディアプラットフォームによって注意深く収集される。 議員は、プラットフォームは監視なしでは運用すべきではないとほぼ同意するが、ソーシャルメディアの規制についてはほとんど合意がない。 しかし、「受け入れ可能な」コンテンツの厳格でグローバルな標準を作成することは不可能である(例えば、アメリカ合衆国では、通信規制法第230条と修正第1条と互換性がない)という合意がある。 本研究では,フレキシブルでユーザ主導のベースラインに対して,アルゴリズムフィルタリングを規制することを提案する。 このようなベースラインに従ってソーシャルメディアプラットフォームを規制および監査するための具体的なフレームワークを提供する。 特に、ベースラインフィードの概念を紹介します:ユーザがフィルタリングせずに見ることができるコンテンツ(例えば、Twitterでは、これは時系列タイムラインかもしれません)。 プラットフォームフィルタのフィードには,各ベースラインフィードと「類似」情報コンテンツが含まれており,類似度を測定するための基本的手法を設計する必要がある。 このアプローチは、規制がユーザーエージェンシーを増加させるという関連する提案に動機づけられている。 プラットフォームがこの要件を尊重するかどうかをチェックする監査手順を提案する。 特に、監査にはプラットフォームのフィルタリングアルゴリズムへのブラックボックスアクセスのみが必要で、プライベートユーザ情報へのアクセスや推論は行わない。 監査の強さに関する理論的保証を提供する。 さらに、フィルタフィードとベースラインフィードの密接性を要求することは、大きなパフォーマンスコストを課したり、エコーチャンバーを生成したりしないことを示した。

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