論文の概要: Auditing the Impact of Cross-Site Web Tracking on YouTube Political and Misinformation Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25302v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 10:45:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.249245
- Title: Auditing the Impact of Cross-Site Web Tracking on YouTube Political and Misinformation Recommendations
- Title（参考訳）: YouTubeの政治・誤情報勧告に対するクロスサイトWeb追跡の影響について
- Authors: Salim Chouaki, Savaiz Nazir, Sandra Siby,
- Abstract要約: 本稿では、ニュースメディア記事と自動的に対話する実験的なフレームワークを提案し、次にYouTubeのレコメンデーションを収集し、ユーザーが見ている政治的・誤った情報に、クロスサイトトラッキングがどう影響するかを測定する。
トラッキング許容とトラッキング制限の両方のブラウザ環境で監査を実行することで、一般的なプライバシ重視のブラウザが、YouTube上のトラッキング駆動の政治的および誤った情報バブルからユーザを保護することができるかどうかを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7241028200081245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: YouTube has today become the primary news source for many users, which raises concerns about the role its recommendation algorithm can play in the spread of misinformation and political polarization. Prior work in this area has mainly analyzed how recommendations evolve based on users' watch history within the platform. Nevertheless, recommendations can also depend on off-platform browsing activity that Google collects via trackers on news websites, a factor that has not been considered so far. To fill this gap, we propose a sock-puppet-based experimental framework that automatically interacts with news media articles and then collects YouTube recommendations to measure how cross-site tracking affects the political and misinformation content users see. Moreover, by running our audits in both tracking-permissive and tracking-restrictive browser environments, we assess whether common privacy-focused browsers can protect users from tracking-driven political and misinformation bubbles on YouTube.
- Abstract（参考訳）: YouTubeは今日、多くのユーザーにとって主要なニュースソースとなり、その推奨アルゴリズムが誤情報や政治的偏見の拡散に果たす役割について懸念を抱いている。
この領域での以前の研究は、主にプラットフォーム内のユーザのウォッチ履歴に基づいてレコメンデーションがどのように進化するかを分析してきた。
それでもレコメンデーションは、GoogleがニュースWebサイトのトラッカーから収集する、オフラインのブラウジング活動にも依存する。
このギャップを埋めるために、我々は、ニュースメディア記事と自動的に対話するソック・パペットベースの実験フレームワークを提案し、その後YouTubeの推薦を集め、クロスサイトトラッキングがユーザーが見ている政治的・誤った情報にどのように影響するかを測定する。
さらに、トラッキング許容とトラッキング制限の両方のブラウザ環境で監査を実行することで、一般的なプライバシ重視のブラウザが、YouTube上のトラッキング駆動の政治的および誤った情報バブルからユーザを保護することができるかどうかを評価する。
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