論文の概要: Digital Gatekeepers: Google's Role in Curating Hashtags and Subreddits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14370v1
- Date: Tue, 17 Jun 2025 10:10:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.419392
- Title: Digital Gatekeepers: Google's Role in Curating Hashtags and Subreddits
- Title（参考訳）: デジタルゲートキーパー:Googleのハッシュタグとサブレディットのキュレーションにおける役割
- Authors: Amrit Poudel, Yifan Ding, Jurgen Pfeffer, Tim Weninger,
- Abstract要約: 本研究では,Googleのような検索エンジンが特定のハッシュタグやサブレディットを選択的にプロモートするか,あるいは抑制するかを検討する。
Googleのアルゴリズムは、性的に明示的な材料、陰謀論、広告、暗号通貨に関連するサブレディットやハッシュタグを抑圧する傾向がある。
これらの結果は、Googleのゲートキーピングの実践が、ユーザーが利用できるソーシャルメディアの物語をキュレートすることによって、公衆の会話に影響を与えることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.33084577040932
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Search engines play a crucial role as digital gatekeepers, shaping the visibility of Web and social media content through algorithmic curation. This study investigates how search engines like Google selectively promotes or suppresses certain hashtags and subreddits, impacting the information users encounter. By comparing search engine results with nonsampled data from Reddit and Twitter/X, we reveal systematic biases in content visibility. Google's algorithms tend to suppress subreddits and hashtags related to sexually explicit material, conspiracy theories, advertisements, and cryptocurrencies, while promoting content associated with higher engagement. These findings suggest that Google's gatekeeping practices influence public discourse by curating the social media narratives available to users.
- Abstract（参考訳）: 検索エンジンはデジタルゲートキーパーとして重要な役割を担い、アルゴリズムによるキュレーションを通じてウェブとソーシャルメディアのコンテンツを可視化する。
本研究では、Googleのような検索エンジンが特定のハッシュタグやサブレディットを選択的にプロモートするか、あるいは抑制するかを調査し、ユーザーが遭遇する情報に影響を及ぼす。
検索結果とRedditとTwitter/Xの非サンプルデータを比較することで、コンテンツの可視性の体系的なバイアスを明らかにする。
Googleのアルゴリズムは、性的に明示的な資料、陰謀論、広告、仮想通貨に関連するサブレディットやハッシュタグを抑えつつ、より高いエンゲージメントに関連するコンテンツを宣伝する傾向にある。
これらの結果は、Googleのゲートキーピングの実践が、ユーザーが利用できるソーシャルメディアの物語をキュレートすることによって、公衆の会話に影響を与えることを示唆している。
関連論文リスト
- Hashtag Re-Appropriation for Audience Control on Recommendation-Driven Social Media Xiaohongshu (rednote) [17.873872681980437]
Xiaohongshuの女性は、本来の意味とは無関係なポストで使用することで、積極的に適切なハッシュタグを再設定する。
収集した5,800件の投稿に基づいてハッシュタグ再適用の実践を分析し,多様な背景から24名のアクティブユーザをインタビューした。
このプラクティスは、レコメンデーション駆動プラットフォーム上のコンテンツ配信よりもエージェンシーを再利用する方法を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-30T08:55:32Z) - A comparison of online search engine autocompletion in Google and Baidu [3.5016560416031886]
本稿では,BaiduとGoogleの2つの言語的・文化的文脈における検索オートコンプリートの特徴について検討する。
2つの検索エンジンの違いは、元のクエリの抑制や修正の仕方にある。
我々の研究は、現在の言語技術においてより洗練され、文化的に敏感なモデレーション戦略の必要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T08:17:04Z) - Temporal Analysis of Drifting Hashtags in Textual Data Streams: A Graph-Based Application [2.94944680995069]
グラフ解析とテキストデータストリームの概念を用いてハッシュタグのドリフトを時間とともに分析する。
我々のアプローチは、ソーシャルメディア上のエンティティに関する意見や感情パターンの変化を、時間とともに監視するのに有用である。
2021年は、コミュニティが発見し、それぞれのサイズから、#mybodymychoiceがワクチン接種やコビッド19関連のトピックにかなりの流れがあったことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-08T21:58:53Z) - User Attitudes to Content Moderation in Web Search [49.1574468325115]
我々は、Web検索における誤解を招く可能性のあるコンテンツや攻撃的なコンテンツに適用される様々なモデレーションプラクティスに対するサポートレベルについて検討する。
最も支持されている実践は、誤解を招く可能性のあるコンテンツや不快なコンテンツについてユーザーに知らせることであり、最も支持されていないものは、検索結果を完全に削除することである。
より保守的なユーザーやウェブ検索結果に対する信頼度が低いユーザーは、ウェブ検索におけるコンテンツモデレーションに反する傾向にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T10:57:15Z) - Engagement, User Satisfaction, and the Amplification of Divisive Content on Social Media [22.206581957044513]
Twitterのエンゲージメントに基づくランキングアルゴリズムは、感情に満ちた、グループ外の敵対的なコンテンツを増幅する。
本稿では,ユーザの指定した嗜好に基づいてコンテンツをランク付けする代替アプローチの意義について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T13:57:30Z) - Where the Earth is flat and 9/11 is an inside job: A comparative
algorithm audit of conspiratorial information in web search results [62.997667081978825]
本稿では,Google,Bing,DuckDuckGo,Yahoo,Yandexの5つの検索エンジンを対象に,検索結果における比較情報の分布について検討する。
われわれは、Google以外の検索エンジンが一貫して共謀広告の検索結果を表示し、共謀広告のウェブサイトへのリンクをトップに返したことを知った。
共謀プロモーティングの結果のほとんどはソーシャルメディアや共謀のウェブサイトから得られたものであり、一方共謀の情報は科学的なウェブサイトで共有され、より少なからぬレガシなメディアによって共有された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-02T14:29:21Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z) - 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) - Breaking the Communities: Characterizing community changing users using
text mining and graph machine learning on Twitter [0.0]
自然言語処理技術とグラフ機械学習アルゴリズムを用いて,Twitter上でコミュニティを壊すユーザを調査した。
我々は150万人のユーザーから900万のTwitterメッセージを収集し、リツイートネットワークを構築した。
コミュニティブレーカー」を検出するソーシャルメディアユーザ分類のための機械学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-24T23:44:51Z) - Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.23273310155137]
本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。
ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T02:13:55Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)
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。