論文の概要: Examining bias perpetuation in academic search engines: an algorithm audit of Google and Semantic Scholar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09969v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 15:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 13:38:28.225655
• Title: Examining bias perpetuation in academic search engines: an algorithm audit of Google and Semantic Scholar
• Title（参考訳）: 学術検索エンジンにおけるバイアス永続性の検討--GoogleとSemantic Scholarのアルゴリズム監査
• Authors: Celina Kacperski, Mona Bielig, Mykola Makorthyk, Maryna Sydorova, Roberto Ulloa
• Abstract要約: 本研究では,Google Scholar と Semantic Scholar に誘導される確認バイアスクエリが,スキュー結果をもたらすかどうかを検討する。 技術関連のクエリは、より大きな相違を示す。 検証バイアスが永久に続く学術的な検索結果は、研究者と市民の両方が証拠を探していることに強い意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers rely on academic web search engines to find scientific sources, but search engine mechanisms may selectively present content that aligns with biases embedded in the queries. This study examines whether confirmation-biased queries prompted into Google Scholar and Semantic Scholar will yield skewed results. Six queries (topics across health and technology domains such as "vaccines" or "internet use") were analyzed for disparities in search results. We confirm that biased queries (targeting "benefits" or "risks") affect search results in line with the bias, with technology-related queries displaying more significant disparities. Overall, Semantic Scholar exhibited fewer disparities than Google Scholar. Topics rated as more polarizing did not consistently show more skewed results. Academic search results that perpetuate confirmation bias have strong implications for both researchers and citizens searching for evidence. More research is needed to explore how scientific inquiry and academic search engines interact.
• Abstract（参考訳）: 研究者は学術的なWeb検索エンジンを使って科学的な情報源を見つけるが、検索エンジンのメカニズムはクエリに埋め込まれたバイアスに沿ったコンテンツを選択的に提示する。 本研究では,Google Scholar と Semantic Scholar に誘導される確認バイアスクエリが,スキュー結果をもたらすかどうかを検討する。 6つの問合せ(「ワクチン」や「インターネット利用」など健康・技術分野のトピック)を検索結果の相違点として分析した。 バイアスドクエリ("便益"や"リスク"をターゲットとする)が検索結果にバイアスを伴い,テクノロジ関連のクエリは,より大きな差異を示す。 全体として、Semantic ScholarはGoogle Scholarよりも格差が少ない。 偏極性が増すほど、より歪んだ結果が得られなかった。 検証バイアスが持続する学術的な検索結果は、研究者と市民の両方が証拠を探していることに強い意味を持つ。 科学調査と学術検索エンジンの相互作用を探究するには、さらなる研究が必要である。

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