論文の概要: On the Political Economy of Link-based Web Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16530v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 11:42:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 13:59:41.137043
- Title: On the Political Economy of Link-based Web Search
- Title(参考訳): リンク型Web検索の政治経済について
- Authors: Deepak P, James Steinhoff, Stanley Simoes,
- Abstract要約: 我々はリンクベースのウェブ検索のパラダイムの政治経済を批判的に分析する。
リンクベースのWeb検索の質に関する現代の観察は、このパラダイムと内部の矛盾に遡ることができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4125938541175875
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Web search engines arguably form the most popular data-driven systems in contemporary society. They wield a considerable power by functioning as gatekeepers of the Web, with most user journeys on the Web beginning with them. Starting from the late 1990s, search engines have been dominated by the paradigm of link-based web search. In this paper, we critically analyze the political economy of the paradigm of link-based web search, drawing upon insights and methodologies from critical political economy. We draw several insights on how link-based web search has led to phenomena that favor capital through long-term structural changes on the Web, and how it has led to accentuating unpaid digital labor and ecologically unsustainable practices, among several others. We show how contemporary observations on the degrading quality of link-based web search can be traced back to the internal contradictions with the paradigm, and how such socio-technical phenomena may lead to a disutility of the link-based web search model. Our contribution is primarily on enhancing the understanding of the political economy of link-based web search, and laying bare the phenomena at work, and implicitly catalyze the search for alternative models.
- Abstract(参考訳): ウェブ検索エンジンは間違いなく、現代の社会でもっともポピュラーなデータ駆動システムを形成している。
彼らは、Webのゲートキーパーとして機能し、Web上でのほとんどのユーザー旅行を初めとして、かなりのパワーを握った。
1990年代後半から、検索エンジンはリンクベースのウェブ検索のパラダイムに支配されている。
本稿では,リンクに基づくWeb検索のパラダイムの政治経済を批判的に分析し,批判的政治経済からの洞察と方法論に基づく。
リンクベースのウェブ検索が、ウェブの長期的構造変化を通じて資本を優先する現象にどのように繋がったか、そしてそれが、未払いのデジタル労働と生態的に持続不可能な実践をアクセント化させたかなど、いくつかの洞察を導き出した。
リンクベースのWeb検索の劣化品質に関する現代の観察は、このパラダイムと内部の矛盾に遡り、そのような社会技術的現象がリンクベースのWeb検索モデルの実用性にどう影響するかを示す。
私たちの貢献は主に、リンクベースのWebサーチの政治経済の理解を深め、職場の現象をなくし、代替モデルの探索を暗黙的に触媒することにあります。
関連論文リスト
- Navigating the Knowledge Sea: Planet-scale answer retrieval using LLMs [0.0]
情報検索は、技術と技術の継続的な改良によって特徴づけられる。
本稿では,従来の探索手法と解答の新たなパラダイムとのギャップを埋める上で,Large Language Models (LLMs) の役割に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T23:39:40Z) - The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional
Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [57.70351255180495]
深層学習に基づくコンピュータビジョンのアルゴリズムを、15カ国の政治指導者を描いた220本のYouTubeビデオのサンプルに適用する。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での否定的感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T18:32:49Z) - Self-supervised Hypergraph Representation Learning for Sociological
Analysis [52.514283292498405]
本稿では,データマイニング技術と社会学的行動基準のさらなる融合を支援するための基本的な方法論を提案する。
まず,効率的なハイパーグラフ認識と高速グラフ構築フレームワークを提案する。
第2に,ユーザからユーザへのソーシャルインフルエンスを学習するためのハイパーグラフベースニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-22T01:20:29Z) - Foundations and Recent Trends in Multimodal Machine Learning:
Principles, Challenges, and Open Questions [68.6358773622615]
本稿では,マルチモーダル機械学習の計算的基礎と理論的基礎について概説する。
本稿では,表現,アライメント,推論,生成,伝達,定量化という,6つの技術課題の分類法を提案する。
最近の技術的成果は、この分類のレンズを通して示され、研究者は新しいアプローチの類似点と相違点を理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T19:21:19Z) - Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective
Study [117.08431221482638]
解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。
人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。
本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T02:22:28Z) - Encoding Heterogeneous Social and Political Context for Entity Stance
Prediction [7.477393857078695]
本稿では,エンティティスタンス予測の新しい課題を提案する。
我々は、現代アメリカの政治に関する社会団体に関する事実をウィキペディアから回収する。
そして、我々は、ドメインの専門家の助けを借りて、政治イデオロギーに対する社会団体のスタンスに注釈を付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T08:59:43Z) - Dynamic Social Media Monitoring for Fast-Evolving Online Discussions [39.81957479388813]
高速なオンライン議論における関連情報のカバレッジを最大化するための動的キーワード検索手法を提案する。
単語埋め込みモデルを用いてキーワードと予測モデル間の意味関係を表現し、将来の時系列を予測する。
我々は,最近の就任式に関するダイナミックな会話を取り上げ,動的データ収集システムをテストするために,現代のケーススタディを実施している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T23:00:42Z) - A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing
AI Research [56.65232007953311]
我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。
本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T19:12:25Z) - Deep Generative Modeling in Network Science with Applications to Public
Policy Research [0.0]
ネットワークデータは、量的かつデータ駆動の公共政策研究にますます利用されている。
深層生成法は、マイクロシミュレーションやエージェントベースモデルに有用なリアルな合成ネットワークを生成するために使用できる。
疫学モデルで一般的に使用される大規模社会接触ネットワークに適用可能な,新たな生成フレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T16:47:34Z) - On the Social and Technical Challenges of Web Search Autosuggestion
Moderation [118.47867428272878]
自動提案は通常、検索ログと文書表現のコーパスに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)システムによって生成される。
現在の検索エンジンは、このような問題のある提案を抑えるのに、ますます熟練している。
問題のある提案のいくつかの側面、パイプラインに沿った困難な問題、そしてWeb検索を超えたアプリケーションの増加になぜ私たちの議論が適用されるのかについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T19:22:00Z) - A Social Search Model for Large Scale Social Networks [4.3835068018995935]
検索システムは、ソーシャルなつながりを索引づけ用語として扱い、密接なソーシャルなつながりに偏って意味のある結果を生成する。
ディープニューラルネットワークは、パーソナライズとテキストの関連性に共同で対処する2towerアプローチで、テキストと社会的関連性を扱う。
システムはFacebookにデプロイされ、何十億ものユーザーが自分のつながりから投稿を見つけるのを効率的に支援している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-09T02:59:02Z)
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。