Recomendado Para Você: o impacto do algoritmo do YouTube na formação de bolhas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-B6GEZC |
Resumo: | O aparecimento de sistemas de curadoria algorítmica na web, que personalizam uma página mostrando apenas conteúdo de interesse do usuário tem gerado uma série de preocupações entre pesquisadores, em especial sobre a formação de bolhas: ambientes em que há apenas um ponto de vista predominante, e opiniões divergentes são filtradas. Entretanto há outros estudos que indicam que a web tende a aumentar a diversidade de pontos de vista, já que permitem que cada usuário mantenha contato com uma quantidade maior de pessoas. Então propomos um estudo do impacto do sistema de recomendação algorítmica do YouTube, para observar se ele aumenta ou diminui a diversidade, e se realmente é possível observar a formação de uma bolha causada por ele. Para analisar tal fenômeno, propomos utilizar dois perfis de usuário criados especificamente para a pesquisa, um simulando um usuário de esquerda, e outro de direita. Isso nos permite observar se as recomendações feitas a cada um pelo algoritmo geram uma redução de vídeos comuns a ambos e na diversidade do conjunto ou uma polarização. Fizemos uma coleta de dados de dois temas diferentes, e posteriormente uma análise dos dados obtidos em dois momentos, primeiramente com uma aproximação qualitativa observando as páginas, a ordem das recomendações, thumbnails e títulos, e posteriormente fazemos uma análise de redes, que nos permite ter um panorama geral das recomendações geradas pelos algoritmos do YouTube. Observamos que não há um padrão claro e direto que nos mostre se existe ou não a formação de uma bolha, mais que há sim a redução da diversidade, entretanto ela se dá de formas relativamente diferentes dependendo da temática. Isso significa que é sim possível observar uma maior homogeneidade de ideias presentes recomendações, porém é necessário ter cautela ao afirmar que por causa dos algoritmos sempre há uma bolha. É importante fazer uma análise de cada caso para se ter segurança de que tal fenômeno realmente se configura. |
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Joana Ziller de Araujo JosephsonGeane Carvalho AlzamoraCarlos Henrique Rezende FalciDaniel Felipe Emergente Loiola2019-08-10T09:20:39Z2019-08-10T09:20:39Z2018-03-26http://hdl.handle.net/1843/BUOS-B6GEZCO aparecimento de sistemas de curadoria algorítmica na web, que personalizam uma página mostrando apenas conteúdo de interesse do usuário tem gerado uma série de preocupações entre pesquisadores, em especial sobre a formação de bolhas: ambientes em que há apenas um ponto de vista predominante, e opiniões divergentes são filtradas. Entretanto há outros estudos que indicam que a web tende a aumentar a diversidade de pontos de vista, já que permitem que cada usuário mantenha contato com uma quantidade maior de pessoas. Então propomos um estudo do impacto do sistema de recomendação algorítmica do YouTube, para observar se ele aumenta ou diminui a diversidade, e se realmente é possível observar a formação de uma bolha causada por ele. Para analisar tal fenômeno, propomos utilizar dois perfis de usuário criados especificamente para a pesquisa, um simulando um usuário de esquerda, e outro de direita. Isso nos permite observar se as recomendações feitas a cada um pelo algoritmo geram uma redução de vídeos comuns a ambos e na diversidade do conjunto ou uma polarização. Fizemos uma coleta de dados de dois temas diferentes, e posteriormente uma análise dos dados obtidos em dois momentos, primeiramente com uma aproximação qualitativa observando as páginas, a ordem das recomendações, thumbnails e títulos, e posteriormente fazemos uma análise de redes, que nos permite ter um panorama geral das recomendações geradas pelos algoritmos do YouTube. Observamos que não há um padrão claro e direto que nos mostre se existe ou não a formação de uma bolha, mais que há sim a redução da diversidade, entretanto ela se dá de formas relativamente diferentes dependendo da temática. Isso significa que é sim possível observar uma maior homogeneidade de ideias presentes recomendações, porém é necessário ter cautela ao afirmar que por causa dos algoritmos sempre há uma bolha. É importante fazer uma análise de cada caso para se ter segurança de que tal fenômeno realmente se configura.The emergence of algorithmic curation systems on the web that customizes webpages, showing only content that the user is interested in has generated several concerns among researchers, especially about filter bubbles: an environment where there is only one predominant point of view, and diverging opinions are filtered out. However, there are studies that point that the web tends to increase the diversity of points of view, as they allow each user to keep in touch with a higher number of friends. We propose a study of the impact of the algorithmic recommender system inside YouTube to observe if it is responsible for increasing or reducing diversity, and if there is a filter bubble caused by it. To analyze this phenomenon, we propose a study using different user profiles created specifically for this research, one simulating a user leaning politically to the left, and another one leaning politically to the right, observing the recommendations made to each one by the algorithm, and the diversity of them, allowing us to observe whether there is a reduction of videos that are presented to both or a polarization caused by the algorithm. We made a data collection on two different subjects, and later an analysis of the data obtained in two parts, first with a more qualitative approach, observing the pages, the order of recommendations, thumbnails and titles, and finally we made a network analysis, which allows us to get a broader view of the recommendations generated by algorithm. We have found that there isnt a clear pattern that can show us if there is or not a formation of a filter bubble, but there is a reduction of diversity, however it occurs in relatively different ways depending on the theme. This means that it is possible to observe a reduction of the diversity that causes a bubble, but we need to be cautious when affirming that the algorithms creates a filter bubble in a specific case. It is very important to analyze each individual scenario to be sure that there is indeed a decline in diversity that can lead to a filter bubble.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGAlgoritmosComunicaçãoYouTube (Recurso eletrônico)AlgoritmosBolha dos filtrosBalcanizaçãoYouTubeRecomendado Para Você: o impacto do algoritmo do YouTube na formação de bolhasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdisserta__o_daniel_loiola__final_.pdfapplication/pdf4525787https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-B6GEZC/1/disserta__o_daniel_loiola__final_.pdfc2c2104f4d435e01b035c4638ab4fa2fMD51TEXTdisserta__o_daniel_loiola__final_.pdf.txtdisserta__o_daniel_loiola__final_.pdf.txtExtracted texttext/plain384657https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-B6GEZC/2/disserta__o_daniel_loiola__final_.pdf.txt566a1aa1fc3d0e8968b89e19f4d19552MD521843/BUOS-B6GEZC2019-11-14 08:46:24.934oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-B6GEZCRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T11:46:24Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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