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
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• 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。

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