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A Normative Framework for Assessing the Information Curation Algorithms of the Internet.
Perspectives on Psychological Science ( IF 10.5 ) Pub Date : 2023-11-27 , DOI: 10.1177/17456916231186779 David Lazer 1, 2, 3 , Briony Swire-Thompson 2, 3, 4 , Christo Wilson 1, 3
Perspectives on Psychological Science ( IF 10.5 ) Pub Date : 2023-11-27 , DOI: 10.1177/17456916231186779 David Lazer 1, 2, 3 , Briony Swire-Thompson 2, 3, 4 , Christo Wilson 1, 3
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It is critical to understand how algorithms structure the information people see and how those algorithms support or undermine society's core values. We offer a normative framework for the assessment of the information curation algorithms that determine much of what people see on the internet. The framework presents two levels of assessment: one for individual-level effects and another for systemic effects. With regard to individual-level effects we discuss whether (a) the information is aligned with the user's interests, (b) the information is accurate, and (c) the information is so appealing that it is difficult for a person's self-regulatory resources to ignore ("agency hacking"). At the systemic level we discuss whether (a) there are adverse civic-level effects on a system-level variable, such as political polarization; (b) there are negative distributional or discriminatory effects; and (c) there are anticompetitive effects, with the information providing an advantage to the platform. The objective of this framework is both to inform the direction of future scholarship as well as to offer tools for intervention for policymakers.
中文翻译:
评估互联网信息管理算法的规范框架。
了解算法如何构建人们看到的信息以及这些算法如何支持或破坏社会的核心价值观至关重要。我们提供了一个规范框架来评估信息管理算法,这些算法决定了人们在互联网上看到的大部分内容。该框架提出了两个级别的评估:一个针对个人层面的影响,另一个针对系统影响。关于个人层面的影响,我们讨论(a)信息是否与用户的兴趣一致,(b)信息是否准确,以及(c)信息是否太有吸引力以至于难以利用个人的自我监管资源忽略(“机构黑客攻击”)。在系统层面,我们讨论是否(a)公民层面对系统层面的变量存在不利影响,例如政治极化; (b) 存在负面分配或歧视效应; (c) 存在反竞争效应,且该信息为平台提供了优势。该框架的目的既是为未来学术的方向提供信息,也是为政策制定者提供干预工具。
更新日期:2023-11-27
中文翻译:
评估互联网信息管理算法的规范框架。
了解算法如何构建人们看到的信息以及这些算法如何支持或破坏社会的核心价值观至关重要。我们提供了一个规范框架来评估信息管理算法,这些算法决定了人们在互联网上看到的大部分内容。该框架提出了两个级别的评估:一个针对个人层面的影响,另一个针对系统影响。关于个人层面的影响,我们讨论(a)信息是否与用户的兴趣一致,(b)信息是否准确,以及(c)信息是否太有吸引力以至于难以利用个人的自我监管资源忽略(“机构黑客攻击”)。在系统层面,我们讨论是否(a)公民层面对系统层面的变量存在不利影响,例如政治极化; (b) 存在负面分配或歧视效应; (c) 存在反竞争效应,且该信息为平台提供了优势。该框架的目的既是为未来学术的方向提供信息,也是为政策制定者提供干预工具。