O Twitter afirma que seus algoritmos favorecem tweets com conteúdo político de direita
O Twitter publicou os resultados de um estudo que analisou seus algoritmos para explorar o viés político potencial. A empresa observa que os usuários que têm uma linha do tempo inicial classificada por algoritmos verão uma combinação de tuítes de pessoas que seguem e tuítes recomendados com base em suas atividades no Twitter. Este estudo inicial comparou o conteúdo político que os usuários veem em sua linha do tempo quando ele é classificado por um algoritmo, em vez de cronologicamente.
No início deste ano, o Twitter disse que estudaria a justiça de seus algoritmos e as maneiras pelas quais eles podem estar acidentalmente contribuindo para ‘danos’. Este novo estudo faz parte desse empreendimento; ele se concentrava em tweets de autoridades eleitas em sete países, bem como em conteúdo recomendado de empresas de notícias divulgadas por seus algoritmos.
Entre outras coisas, a empresa verificou se seus algoritmos estão ampliando certos grupos políticos mais do que outros e, em caso afirmativo, se isso é um problema consistente em vários países. A empresa também explorou se seus algoritmos favorecem certos veículos de notícias políticas mais do que outros. A análise envolveu milhões de tweets publicados entre 1º de abril e 15 de agosto de 2020.
O Twitter compartilhou algumas das descobertas feitas durante esta análise, incluindo que, em comparação com uma linha do tempo cronológica, a linha do tempo classificada por algoritmos amplifica os tweets sobre conteúdo político, independentemente do partido. É importante notar que seis dos sete países incluídos no estudo amplificam os tweets com conteúdo político da direita em comparação com o da esquerda política.
Da mesma forma, o Twitter descobriu que seu algoritmo amplifica ainda mais o conteúdo de publicações de notícias de direita. Parece que o Twitter não tem certeza de por que esse é o caso, com a empresa observando em um post de blog sobre o estudo que “uma análise de causa raiz adicional é necessária para determinar quais mudanças, se houver, são necessárias para reduzir os impactos adversos de nossos Algoritmo de linha do tempo inicial. ”
O Diretor de Engenharia de Software do Twitter, Rumman Chowdhury, explicou:
Nesse estudo, identificamos o que está acontecendo: determinado conteúdo político é amplificado na plataforma. Estabelecer por que esses padrões observados ocorrem é uma questão significativamente mais difícil de responder, pois é um produto das interações entre as pessoas e a plataforma. A missão da equipe ML Ethics, Transparency and Accountability (META), como pesquisadores e profissionais integrados a uma empresa de mídia social, é identificar ambos e mitigar qualquer desigualdade que possa ocorrer.