prototipo rilasciato: come misurare la filter bubble?
Buongiono Nexa, https://facebook.tracking.exposed è un prototipo reccentemente rilasciato, non vi suggerisco ancora di usarlo, ma vorrei raccontarvi un po' il piano che ho in mente. ho scritto un piccolo tool che sta sul browser (come un'estensione, ma non proprio un add-ons), che vi monitora il feed di facebook. estrae pochi metadati da ogni post: 1. il post-ID del post che vedete 2. quando è stato pubblicato 3. la ragione per cui lo vedete (perchè una persona ci ha fatto attività, perchè è promosso, o non ha un motivo particolare per essere lì) 4. il momento in cui vi appare. la filter bubble, o qualunque altra manipolazione protratta dagli algortmi, si basa sul fatto che dei contenuti vi appariranno in testa al feed, altri in posizioni meno favorevoli (ad esempio, solo se scorrete due o tre volte) altri vi appariranno solo una volta per non tornare più. Voglio visualizzare questo comportamento e permettere ad altri di far ricerche: quali contenuti [1] vengono penaizzati ? ci sono pattern nazionali, regionali ? ci quanto FB può spingersi per favorirti un contenuto ? possiamo dire che un contenuto visualizzato una volta sola, senza priorità, abbia subito l'equivalente di una censura? Ogni utente che fa girare l'estensione sul browser starà contribuendo a queste analisi. ogni utente avrà anche il personale beneficio di veder le sue timeline comparate con quello che sarebbe stato l'ordine cronologico (perchè di questo si tratta: più si ignora l'ordine cronologico, più l'ingerenza dell'algoritmo si palesa) Chi fa ricerca, avrà a disposizione delle API con la quale interrogare il database e far ricerche. Idealmente si potrebbe provare ad aver un gruppo di utenti uniformi così da studiarli prima in condizione di uguaglianza. Offro supporto agli enti di ricerca che volessero farlo. ciao, Claudio [1] io non estraggo contenuti, per ora: miglioramenti sono possibili -- Claudio Agosti, http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor...
Ciao, Il 22 agosto 2016 11:21, Claudio Agosti <claudio.agosti@logioshermes.org> ha scritto:
https://facebook.tracking.exposed è un prototipo reccentemente rilasciato, non vi suggerisco ancora di usarlo, ma vorrei raccontarvi un po' il piano che ho in mente.
ho scritto un piccolo tool che sta sul browser (come un'estensione, ma non proprio un add-ons), che vi monitora il feed di facebook.
Bellissima idea!
Ogni utente che fa girare l'estensione sul browser starà contribuendo a queste analisi. ogni utente avrà anche il personale beneficio di veder le sue timeline comparate con quello che sarebbe stato l'ordine cronologico (perchè di questo si tratta: più si ignora l'ordine cronologico, più l'ingerenza dell'algoritmo si palesa)
Questo sicuramente è un aspetto della filter bubble, ma non l'unico. Anzi, l'aspetto più caratterizzante, secondo me, è il fatto che profili diversi vedano contenuti diversi. Quindi per misurare l'effetto di una filter bubblie la componente principale, mi verebbe da dire, dovrebbe essere il confronto tra quanto viene visualizzato a me e quanto viene visualizzato da una persona con caratterstiche diverse dalle mie.
Chi fa ricerca, avrà a disposizione delle API con la quale interrogare il database e far ricerche. Idealmente si potrebbe provare ad aver un gruppo di utenti uniformi così da studiarli prima in condizione di uguaglianza. Offro supporto agli enti di ricerca che volessero farlo.
Spero che qualcuno ti aiuti a portare avanti questa ricerca. Ciao, Cristian
ciao :) 2016-08-22 14:17 GMT+02:00 Cristian Consonni <kikkocristian@gmail.com>:
Questo sicuramente è un aspetto della filter bubble, ma non l'unico. Anzi, l'aspetto più caratterizzante, secondo me, è il fatto che profili diversi vedano contenuti diversi.
Vero, già di suo questa sarebbe una bella ricerca. ma dobbiamo specificare "profili diversi vedano contenuti diversi*...a parità di fonti*" che rende i test meno semplici. ad esempio: consideriamo solo chi ha il 60% di sorgenti condivise ? o devono essere al 100% le stesse ? e io non so purtroppo le fonti in senso assoluto, non posso accedere al profilo dell'utente (potrei con l'API, ma si aprono problemi di gestione di dati riservati e ToS lato mio, che al momento non ho), quindi il campione in analisi dovrebbe essere scelto per lo scopo della ricerca (o fare utenti su misura, o entrambi)
Quindi per misurare l'effetto di una filter bubblie la componente principale, mi verebbe da dire, dovrebbe essere il confronto tra quanto viene visualizzato a me e quanto viene visualizzato da una persona con caratterstiche diverse dalle mie.
certo, e poi magari in un secondo momento si associano le varianze alle ragioni che possono portare a quei comportamenti lato algoritmo.
Spero che qualcuno ti aiuti a portare avanti questa ricerca.
Lo scopo del progetto *non è che io faccia ricerca* (non ne son capace e poi faccio altri 2 lavori), io cerco di tenere stabile un sistema che collezioni utenti e comunichi con open data la quantità di dati che ho, tutti i dati vanno in open data apposta per consentire agli altri di far ricerca (come scritto sul sito, questa pubblicazione massiccia non c'è ancora perchè dovrei fare un risk assessment, o qualcun'altro potrebbe farlo e io implementerei le direttive) Chi fa ricerca e visualizzazione saranno persone esterne che se ne prenderanno i meriti ed i crediti. Io dal sito riprendo quel che è stato fatto dagli esterni e metto a disposizione i dati. Ad esempio, usando la tua email come spunto: - Christian ha avuto un'idea :) la descrivi in un pezzo di testo, lo rendiamo parte del sito in una sezione nuova, è su github: https://github.com/vecna/ESCVI - definisci i parametri della ricerca, la "CriCon". - Tu con la tua rete ed io con la mia (solo per la prima volta), io cerchiamo gli utenti che rientriano nei parametri della ricerca - con un tecnicismo semplice accordato tra noi, faccio in modo che questi utenti abbiano modo di aver i loro risultati marcati come "Gruppo controllo CriCon" - dopo N giorni di raccolta, l'open data feed su https://facebook.tracking.exposed/research/CriCon ti/ci permetterà di scaricare tutti i feed del gruppo di controllo (eventualmente ripuliti) - pubblica! ;) E questo lo può fare chiunque di voi, definire i parametri di ricerca sta a voi. Idealmente quando si è supportata la prima ricerca, far replicare alle altre non costerà molto tempo ciao, Claudio
Ottimo Claudio. Mi è venuto in mente OSoMe http://truthy.indiana.edu/highlights/ The Web-based tools, called the Observatory on Social Media, or “OSoMe” (pronounced “awesome”), provide anyone with an Internet connection the power to analyze online trends, memes and other online bursts of viral activity. An academic preprint paper on the tools is available from the open-access journal PeerJ. The OSoMe project also provides an API to help other researchers expand upon the tools, or create "mash-ups" that combine its powers with other data sources In mobilità
Il giorno 23 ago 2016, alle ore 09:22, Claudio Agosti <claudio.agosti@logioshermes.org> ha scritto:
ciao :)
2016-08-22 14:17 GMT+02:00 Cristian Consonni <kikkocristian@gmail.com>:
Questo sicuramente è un aspetto della filter bubble, ma non l'unico. Anzi, l'aspetto più caratterizzante, secondo me, è il fatto che profili diversi vedano contenuti diversi.
Vero, già di suo questa sarebbe una bella ricerca. ma dobbiamo specificare
"profili diversi vedano contenuti diversi...a parità di fonti" che rende i test meno semplici. ad esempio: consideriamo solo chi ha il 60% di sorgenti condivise ? o devono essere al 100% le stesse ? e io non so purtroppo le fonti in senso assoluto, non posso accedere al profilo dell'utente (potrei con l'API, ma si aprono problemi di gestione di dati riservati e ToS lato mio, che al momento non ho), quindi il campione in analisi dovrebbe essere scelto per lo scopo della ricerca (o fare utenti su misura, o entrambi)
Quindi per misurare l'effetto di una filter bubblie la componente principale, mi verebbe da dire, dovrebbe essere il confronto tra quanto viene visualizzato a me e quanto viene visualizzato da una persona con caratterstiche diverse dalle mie.
certo, e poi magari in un secondo momento si associano le varianze alle ragioni che possono portare a quei comportamenti lato algoritmo.
Spero che qualcuno ti aiuti a portare avanti questa ricerca.
Lo scopo del progetto non è che io faccia ricerca (non ne son capace e poi faccio altri 2 lavori), io cerco di tenere stabile un sistema che collezioni utenti e comunichi con open data la quantità di dati che ho, tutti i dati vanno in open data apposta per consentire agli altri di far ricerca (come scritto sul sito, questa pubblicazione massiccia non c'è ancora perchè dovrei fare un risk assessment, o qualcun'altro potrebbe farlo e io implementerei le direttive)
Chi fa ricerca e visualizzazione saranno persone esterne che se ne prenderanno i meriti ed i crediti. Io dal sito riprendo quel che è stato fatto dagli esterni e metto a disposizione i dati.
Ad esempio, usando la tua email come spunto: Christian ha avuto un'idea :) la descrivi in un pezzo di testo, lo rendiamo parte del sito in una sezione nuova, è su github: https://github.com/vecna/ESCVI definisci i parametri della ricerca, la "CriCon". Tu con la tua rete ed io con la mia (solo per la prima volta), io cerchiamo gli utenti che rientriano nei parametri della ricerca con un tecnicismo semplice accordato tra noi, faccio in modo che questi utenti abbiano modo di aver i loro risultati marcati come "Gruppo controllo CriCon" dopo N giorni di raccolta, l'open data feed su https://facebook.tracking.exposed/research/CriCon ti/ci permetterà di scaricare tutti i feed del gruppo di controllo (eventualmente ripuliti) pubblica! ;) E questo lo può fare chiunque di voi, definire i parametri di ricerca sta a voi. Idealmente quando si è supportata la prima ricerca, far replicare alle altre non costerà molto tempo
ciao, Claudio _______________________________________________ nexa mailing list nexa@server-nexa.polito.it https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa
Progetto molto interessante. Certo gli elementi che contribuiscono alla filter bubble sono diversi ma questo è sicuramente un modo per prenderne consapevolezza almeno in parte. Mi piacerebbe farlo usare ai miei studenti quest’anno, ti prego aggiorna in lista quando ci sono novità. grazie e buon lavoro Luca
On 22/Monday/, at 11:21, Claudio Agosti <claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
Buongiono Nexa,
https://facebook.tracking.exposed è un prototipo reccentemente rilasciato, non vi suggerisco ancora di usarlo, ma vorrei raccontarvi un po' il piano che ho in mente.
ho scritto un piccolo tool che sta sul browser (come un'estensione, ma non proprio un add-ons), che vi monitora il feed di facebook.
estrae pochi metadati da ogni post:
• il post-ID del post che vedete • quando è stato pubblicato • la ragione per cui lo vedete (perchè una persona ci ha fatto attività, perchè è promosso, o non ha un motivo particolare per essere lì) • il momento in cui vi appare.
la filter bubble, o qualunque altra manipolazione protratta dagli algortmi, si basa sul fatto che dei contenuti vi appariranno in testa al feed, altri in posizioni meno favorevoli (ad esempio, solo se scorrete due o tre volte) altri vi appariranno solo una volta per non tornare più.
Voglio visualizzare questo comportamento e permettere ad altri di far ricerche: quali contenuti [1] vengono penaizzati ? ci sono pattern nazionali, regionali ? ci quanto FB può spingersi per favorirti un contenuto ? possiamo dire che un contenuto visualizzato una volta sola, senza priorità, abbia subito l'equivalente di una censura?
Ogni utente che fa girare l'estensione sul browser starà contribuendo a queste analisi. ogni utente avrà anche il personale beneficio di veder le sue timeline comparate con quello che sarebbe stato l'ordine cronologico (perchè di questo si tratta: più si ignora l'ordine cronologico, più l'ingerenza dell'algoritmo si palesa)
Chi fa ricerca, avrà a disposizione delle API con la quale interrogare il database e far ricerche. Idealmente si potrebbe provare ad aver un gruppo di utenti uniformi così da studiarli prima in condizione di uguaglianza. Offro supporto agli enti di ricerca che volessero farlo.
ciao, Claudio
[1] io non estraggo contenuti, per ora: miglioramenti sono possibili
-- Claudio Agosti, http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor... _______________________________________________ nexa mailing list nexa@server-nexa.polito.it https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa
Med venlig hilsen/Kind regards Luca Rossi IT UNIVERSITY OF COPENHAGEN Associate Professor E-mail: lucr@itu.dk *** NEW BOOK *** Dickison, Magnani & Rossi, Multilayer Social Networks, Cambridge University Press, 2016 http:// www.cambridge.org/9781107438750
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Carlo Blengino -
Claudio Agosti -
Cristian Consonni -
Luca Rossi