論文の概要: Auditing Google's Search Algorithm: Measuring News Diversity Across Brazil, the UK, and the US
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23842v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 11:49:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 17:03:31.982912
- Title: Auditing Google's Search Algorithm: Measuring News Diversity Across Brazil, the UK, and the US
- Title（参考訳）: Googleの検索アルゴリズムの検証:ブラジル、イギリス、アメリカ各地におけるニュースの多様性を計測
- Authors: Raphael Hernandes, Giulio Corsi,
- Abstract要約: 本研究では,ブラジル,イギリス,米国における検索結果の分析により,Googleの検索アルゴリズムがニュースの多様性に与える影響について検討した。
Googleのシステムは、限られた数のニュースメディアを優先的に好んでいる。
発見は、検索結果のわずかに左に偏りを示し、人気のある、しばしば全国のメディアを好んでいることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This study examines the influence of Google's search algorithm on news diversity by analyzing search results in Brazil, the UK, and the US. It explores how Google's system preferentially favors a limited number of news outlets. Utilizing algorithm auditing techniques, the research measures source concentration with the Herfindahl-Hirschman Index (HHI) and Gini coefficient, revealing significant concentration trends. The study underscores the importance of conducting horizontal analyses across multiple search queries, as focusing solely on individual results pages may obscure these patterns. Factors such as popularity, political bias, and recency were evaluated for their impact on news rankings. Findings indicate a slight leftward bias in search outcomes and a preference for popular, often national outlets. This bias, combined with a tendency to prioritize recent content, suggests that Google's algorithm may reinforce existing media inequalities. By analyzing the largest dataset to date -- 221,863 search results -- this research provides comprehensive, longitudinal insights into how algorithms shape public access to diverse news sources.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ブラジル,イギリス,米国における検索結果の分析により,Googleの検索アルゴリズムがニュースの多様性に与える影響について検討した。
Googleのシステムは、限られた数のニュースメディアを優先的に好んでいる。
アルゴリズム監査技術を利用することで、Herfindahl-Hirschman Index (HHI) とGini係数を用いてソース濃度を測定し、重要な濃度傾向を明らかにした。
本研究は,複数の検索クエリにまたがって水平解析を行うことの重要性を指摘する。
人気、政治的偏見、傾向などの要因がニュースランキングに与える影響について評価された。
発見は、検索結果のわずかに左に偏りを示し、人気のある、しばしば全国のメディアを好んでいることを示している。
このバイアスと最近のコンテンツを優先する傾向は、Googleのアルゴリズムが既存のメディアの不平等を強化する可能性があることを示唆している。
この研究は、これまでで最大のデータセット(21,863件の検索結果)を分析して、アルゴリズムがさまざまなニュースソースへのパブリックアクセスをいかに形作るかについての総合的、縦断的な洞察を提供する。
関連論文リスト
- Investigating Bias in Political Search Query Suggestions by Relative Comparison with LLMs [1.5356574175312299]
検索クエリの提案のバイアスは、バイアスされた検索結果に露出し、意見の形成に影響を与える可能性がある。
我々は、英語の検索クエリー提案において、バイアスを特定し定量化するために、多段階のアプローチを用いる。
われわれのアプローチを米国の政治ニュース分野に適用し、GoogleとBingの偏見を比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T12:40:38Z) - Fairness in Image Search: A Study of Occupational Stereotyping in Image
Retrieval and its Debiasing [0.0]
本稿では,キーワードに基づく画像検索に着目し,Web検索におけるバイアスと公平性について検討する。
まず,検索システムに存在するいくつかのバイアスと,それらを軽減することが重要である理由について論じる。
いくつかの職業的キーワードで得られたトップタグ付き画像検索における性別バイアスの程度について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-06T00:24:44Z) - Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S.
News Headlines [63.52264764099532]
われわれは、2014年から2022年までの米国の主要メディアから、180万件のニュース記事の大規模なデータセットを使用している。
我々は、国内政治、経済問題、社会問題、外交の4つの主要なトピックに関連する、きめ細かいテーマの相違を定量化する。
以上の結果から,国内政治や社会問題においては,一定のメディア偏見が原因であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:31:37Z) - Diversity matters: Robustness of bias measurements in Wikidata [4.950095974653716]
7大陸から選択された13の異なる人口層に対して、ウィキデータに表されるデータのバイアスを明らかにする。
我々は、13の人口層から採取された多数の職業について、センシティブな属性、すなわち性別に関する広範な実験を行う。
我々は,現在最先端のKG埋め込みアルゴリズムの選択が,性別に関わらず,偏りのある職業のランク付けに強い影響を与えることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-27T18:38:10Z) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z) - Novelty in news search: a longitudinal study of the 2020 US elections [62.997667081978825]
我々は、トップニュース検索結果に現れる新しい項目を測定するノベルティを解析する。
トピックや安定したクエリに比べて,選挙関連クエリに新たな項目が出現する傾向にある。
このような不均衡は、選挙期間中のニュース検索における政治候補者の可視性に影響を与えると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T08:42:37Z) - Square One Bias in NLP: Towards a Multi-Dimensional Exploration of the
Research Manifold [88.83876819883653]
我々は、最近のNLP研究論文のマニュアル分類を通して、これが事実であることを示す。
NLP研究は正方形ではなく、精度だけでなく、公平性や解釈可能性にも焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T13:04:23Z) - Search engine effects on news consumption: ranking and
representativeness outweigh familiarity in news selection [0.0]
我々は,検索結果に現れるニュース記事の選択に影響を及ぼす可能性のある3つの競合要因,2つのアルゴリズム的(ランクと代表性)と1つの心理学的(ファミリティ)を分析した。
本研究は,ニュース消費におけるアルゴリズム的要因の操り方について,親しみ方と比較して検証した。
われわれは、Google検索が個人を不慣れな情報源へと駆り立て、政治的オーディエンスからニュースソースへの多様性を高めることを確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-17T06:30:56Z) - The Matter of Chance: Auditing Web Search Results Related to the 2020
U.S. Presidential Primary Elections Across Six Search Engines [68.8204255655161]
私たちは、Google、Baidu、Bing、DuckDuckGo、Yahoo、Yandexの"US Election"、"Donald trump"、"Joe Biden"、"bernie Sanders"の検索結果を調べます。
その結果, 検索エンジン間の検索結果と, エージェント間の検索結果の相違が有意な差があることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-03T11:18:19Z) - Towards causal benchmarking of bias in face analysis algorithms [54.19499274513654]
顔分析アルゴリズムのアルゴリズムバイアスを測定する実験手法を開発した。
提案手法は,一致したサンプル画像の合成トランスクター'を生成することに基づく。
性別分類アルゴリズムの偏見を従来の観察法を用いて分析することにより,本手法の有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T17:10:34Z)
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。