論文の概要: Algorithmic Misjudgement in Google Search Results: Evidence from Auditing the US Online Electoral Information Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04684v2
- Date: Fri, 14 Jun 2024 18:46:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 05:07:34.959974
- Title: Algorithmic Misjudgement in Google Search Results: Evidence from Auditing the US Online Electoral Information Environment
- Title（参考訳）: Google検索結果におけるアルゴリズムの誤用:米国オンライン選挙情報環境監査の証拠
- Authors: Brooke Perreault, Johanna Lee, Ropafadzo Shava, Eni Mustafaraj,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Google Search is an important way that people seek information about politics, and Google states that it is ``committed to providing timely and authoritative information on Google Search to help voters understand, navigate, and participate in democratic processes.'' This paper studies the extent to which government-maintained web domains are represented in the online electoral information environment, as captured through 3.45 Google Search result pages collected during the 2022 US midterm elections for 786 locations across the United States. Focusing on state, county, and local government domains that provide locality-specific information, we study not only the extent to which these sources appear in organic search results, but also the extent to which these sources are correctly targeted to their respective constituents. We label misalignment between the geographic area that non-federal domains serve and the locations for which they appear in search results as algorithmic mistargeting, a subtype of algorithmic misjudgement in which the search algorithm targets locality-specific information to users in different (incorrect) locations. In the context of the 2022 US midterm elections, we find that 71% of all occurrences of state, county, and local government sources were mistargeted, with some domains appearing disproportionately often among organic results despite providing locality-specific information that may not be relevant to all voters. However, we also find that mistargeting often occurs in low ranks. We conclude by considering the potential consequences of extensive mistargeting of non-federal government sources and argue that ensuring the correct targeting of these sources to their respective constituents is a critical part of Google's role in facilitating access to authoritative and locally-relevant electoral information.
- Abstract（参考訳）: Google検索は、人々が政治に関する情報を求める重要な方法であり、Googleは、有権者が民主的プロセスを理解し、ナビゲートし、参加するのを助けるために、Google検索にタイムリーで権威のある情報を提供することが推奨されている、と述べている。
本稿は,2022年アメリカ合衆国中間選挙で収集された3.45件のGoogle検索の結果から,政府系ウェブドメインがオンライン選挙情報環境においてどの程度表現されているかについて考察する。
地域特化情報を提供する州、郡、地方自治体のドメインに着目し、これらのソースが有機的な検索結果に現れる範囲だけでなく、これらのソースがそれぞれの構成要素に対して正しくターゲットされている範囲についても検討する。
我々は,非フェデラルドメインが機能する地理的領域と,検索結果に現れる場所とを,検索アルゴリズムが異なる(正しくない)場所のユーザに対して局所性固有の情報をターゲットとするアルゴリズム的誤判断のサブタイプであるアルゴリズム的誤認としてラベル付けする。
2022年アメリカ合衆国中間選挙の文脈では、州、郡、地方自治体のソースの71%が不正に標的にされており、一部のドメインは、全ての有権者に関係のない地域固有の情報を提供しているにもかかわらず、オーガニックな結果に相応しいようにみえる。
しかし、下級階級では誤射がしばしば起こることも判明した。
我々は、非連邦政府ソースの大規模な不正なターゲット化による潜在的影響を考慮し、これらのソースをそれぞれの構成員に適切なターゲティングを提供することは、権威的かつ地方に関連のある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、と論じる。
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