2.3.2.5 Algorithmically şaşırmış

Aşkar data Davranış Bu sistemlərinin engineering qol idarə olunur, təbii deyil.

insanlar fərqində deyil, çünki bir çox aşkar data mənbələri qeyri-reaktiv olsa da, onların data (Bölmə 2.3.1.3), tədqiqatçılar "təbii baş verən" və ya olmaq üçün bu online sistemi davranış hesab etməlidir qeyd olunur ki, "təmiz". Əslində, rekord davranış yüksək belə reklam tıklayarak və ya məzmun poçt kimi xüsusi davranışları bişirmək üçün engineering olunur digital sistemləri. Sistem dizaynerlər qol data nümunələri təqdim edə bilər yolları alqoritmik confounding adlanır. Alqoritmik confounding sosial elm nisbətən məlum deyil, ancaq ehtiyatlı data alimlər arasında böyük narahatlıq doğurur. Və, digital izləri ilə digər bəzi problemlərin fərqli olaraq, alqoritmik confounding əsasən görünməz edir.

Alqoritmik confounding nisbətən sadə misal Facebook təxminən 20 dostları ilə istifadəçi anomal yüksək sayda var ki, haqdır (Ugander et al. 2011) . Facebook şübhəsiz 20 sehrli sosial sayı bir növ necə haqqında bir çox hekayələr yaratmaq bilər necə hər hansı bir anlaşma olmadan bu məlumatları təhlil Alimlər. Lakin Ugander və onun həmkarları data yaradılan prosesinin əhəmiyyətli anlayış idi və onlar Facebook 20 dostlar əldə qədər daha dost olmaq üçün Facebook-neçə əlaqələri ilə təşviq ki, bilirdi. Ugander və həmkarları kağız bu demək deyil, baxmayaraq ki, bu siyasət ehtimalla daha fəal olmaq üçün yeni istifadəçilər təşviq etmək üçün Facebook tərəfindən yaradılmışdır. Bu siyasətin mövcudluğu haqqında bilmədən, lakin o, məlumatlar yanlış nəticəyə gəlmək üçün asandır. Başqa sözlə, təxminən 20 dostları ilə insanların təəccüblü yüksək sayı bizə insan davranışı daha Facebook haqqında daha çox deyir.

alqoritmik confounding diqqətli tədqiqatçılar var online sistemi dizaynerlər sosial nəzəriyyələr xəbərdar zaman baş verir ki alqoritmik confounding bir daha trickier versiyası və sonra iş bu nəzəriyyələr yandırmaq daha araşdırmaq bilər ki, bir quirky nəticə hasil bu əvvəlki misal daha məhvedici onların sistemlərinin. Sosial elm bu performativity zəng edin nəzəriyyələr daha çox nəzəriyyə uyğun hala dünya gətirmək belə bir şəkildə dünya dəyişdirmək zaman. Performatif alqoritmik confounding hallarda məlumatların şaşırmış təbiət güman görünməz edir.

performativity yaratdığı model bir nümunəsi online sosial şəbəkələrdə transitivity edir. 1970-ci və 1980-ci illərdə tədqiqatçılar dəfələrlə siz Alice dost və siz Bob ilə dost, onda Bob və Alice iki təsadüfi seçilmiş insanların çox bir-biri ilə dost olmaq üçün daha çox ehtimal olunur ki, tapılmadı. Və bu çox eyni model Facebook sosial graph tapıldı (Ugander et al. 2011) . Belə ki, bir Facebook dostluq nümunələri ən azı Tranzitivlik baxımından offline dostluq nümunələri çoxaltmaq bağlamaq bilər. Lakin, Facebook sosial grafik Tranzitivlik gücündə qismən alqoritmik confounding tərəfindən idarə olunur. Bu Facebook data elm Tranzitivlik haqqında empirik və nəzəri tədqiqat bilirdi və sonra Facebook necə onu bişmiş edir. Facebook "People Bildiyiniz" yeni dostlar təklif xüsusiyyət və Facebook transitivity edir təklif edən qərar ki, bir yol var. Ki, Facebook sizin dost dostları ilə dost olmaq ki, daha çox. Bu xüsusiyyət beləliklə Facebook sosial graph transitivity artan təsiri var; başqa sözlə, Tranzitivlik nəzəriyyəsi nəzəriyyəsi proqnozlar uyğun hala dünya gətirir (Healy 2015) . böyük məlumat mənbələri sosial nəzəriyyənin proqnozlar yeniden görünür zaman Beləliklə, biz nəzəriyyəsi özü sistemi işləyib necə bişmiş deyil əmin olmalıdır.

Əksinə təbii qəbulu insanları müşahidə kimi böyük məlumat mənbələri düşüncə daha bir çox apt məcaz bir casino insanları müşahidə olunur. Kazinolar yüksək müəyyən davranışlar bişirmək üçün nəzərdə mühit engineering olunur və tədqiqatçılar bir casino davranış insan davranışı daxil məhdudiyyətsiz pəncərə təmin edəcək gözləmək heç vaxt. Əlbəttə ki, biz insan davranış təhsil alan insanlar haqqında bir şey öyrənmək bilər kazinolarda-in fakt bir casino spirt istehlakı və risk arasında əlaqələr öyrənilməsi üçün ideal qəbulu ola bilər biz data bir casino yaradılmışdır olunur ki, rədd əgər üstünlükləri lakin biz bilər pis nəticələr çıxarmaq.

online sistemlərinin bir çox xüsusiyyətləri zəif sənədləşdirilmiş, mülkiyyət və daim dəyişən, çünki Təəssüf ki, alqoritmik confounding ilə məşğul xüsusilə çətindir. Bu fəsildə sonra izah edəcəyik Məsələn, alqoritmik confounding Google Flu Trends (Bölmə 2.4.2) tədricən break-down bir mümkün izahat idi, lakin bu iddia qiymətləndirmək çətin idi, çünki Google axtarış daxili iş alqoritm mülkiyyət var. alqoritmik confounding dinamik xarakteri sistemi drift bir formasıdır. Alqoritmik confounding necə böyük biz olursa olsun bir digital sistemi gəlir insan davranışı üçün hər hansı bir iddia haqqında ehtiyatlı olmaq lazımdır deməkdir.