2.3.2.5 Algorithmically pagalibugon

Kinaiya sa nakita nga mga data dili natural, kini nga gimaneho pinaagi sa mga tumong sa engineering sa mga sistema sa.

Bisan tuod daghan ang nakakaplag tinubdan sa data mga non-sumbalik tungod kay ang mga tawo dili nahibalo sa ilang mga datos nga natala (Section 2.3.1.3), tigdukiduki dili kinahanglan maghunahuna kinaiya sa niini nga mga online nga sistema sa nga "natural nga nahitabo" o "putli." Sa pagkatinuod, ang mga digital sistema nga rekord kinaiya kaayo engineered sa gipilit sa piho nga mga kinaiya sama sa pag-klik sa ads o posting sulod. Ang mga paagi nga ang mga tumong sa sistema designers mahimo pagpaila sa mga sumbanan sa mga data gitawag algorithmic pagsupak. Algorithmic pagsupak mao ang medyo wala mahibaloi sa sosyal nga mga siyentipiko, apan kini mao ang usa ka mayor nga kabalaka sa taliwala sa pag-amping sa mga siyentipiko nga data. Ug, dili sama sa pipila sa mga uban nga mga problema sa mga digital mga timailhan, algorithmic pagsupak mao ang kadaghanan dili makita.

Ang usa ka medyo yano nga panig-ingnan sa algorithmic pagsupak mao ang kamatuoran nga sa Facebook adunay usa ka anomalously hataas nga gidaghanon sa mga tiggamit sa gibana-bana nga 20 ka mga higala (Ugander et al. 2011) . Mga siyentipiko sa pag-analisar niini nga mga data nga walay bisan unsa nga pagsabot sa unsa nga paagi sa mga buhat sa Facebook nga pat-od makamugna daghan nga istorya mahitungod kon sa unsang paagi sa 20 mao ang pipila ka mga matang sa mga kalaki sa social nga gidaghanon. Apan, Ugander ug ang iyang mga kauban may usa ka malig pagsabot sa proseso nga namugna sa mga data, ug sila nasayud nga gidasig Facebook sa mga tawo uban sa pipila ka mga koneksyon sa Facebook aron sa paghimo sa dugang nga mga higala hangtud nga miabut sila sa 20 mga higala. Bisan tuod Ugander ug mga kauban dili moingon niini sa papel, palisiya kini lagmit gibuhat sa Facebook aron sa pagdasig sa mga bag-ong mga tiggamit nga mahimong mas aktibo. Nga wala mahibalo bahin sa paglungtad sa niini nga palisiya, bisan pa niana, kini mao ang sayon ​​aron sa pagkalos sa sayop nga konklusyon gikan sa mga data. Sa laing mga pulong, ang mga sorpresa nga hataas nga gidaghanon sa mga tawo uban sa mga 20 mga higala nagsulti kanato og dugang mahitungod sa Facebook kay sa kinaiya sa tawo.

Dugang pernicious pa kay sa niini sa miaging panig-ingnan diin ang algorithmic pagsupak og usa ka quirky resulta nga ang usa ka mag-amping tigdukiduki tingali imbestigar sa dugang, adunay usa ka bisan pa sa lisud nga bersyon sa algorithmic pagsupak nga mahitabo sa diha nga designers sa online nga sistema nahibalo sa sosyal nga mga teoriya ug unya magaluto nga mga teoriya sa pagbuhat sa ilang mga sistema. Social gitawag sa mga siyentipiko nga kini performativity: sa diha nga teoriya-usab sa kalibutan sa ingon nga paagi nga dad-on sila sa kalibutan nga mas ngadto sa linya uban sa mga teoriya. Sa mga kaso sa performative algorithmic pagsupak, ang nalibug kinaiya sa mga data lagmit dili makita.

Usa ka panig-ingnan sa usa ka sumbanan nga gibuhat sa performativity mao ang transitivity sa online social network. Sa mga dekada 1970 ug dekada 1980, tigdukiduki balik-balik nga nakakaplag nga kon kamo nga mga higala uban sa Alice ug kamo nga mga higala uban sa Bob, unya Bob ug Alice mas lagmit nga higala sa usag usa kay sa duha ka sinalagma pinili nga katawhan. Ug, kini mao gihapon nga sumbanan nga makita diha sa mga social grapika sa Facebook (Ugander et al. 2011) . Busa, mahimo ang usa ka mohinapos nga ang mga sumbanan sa panaghigalaay sa Facebook pagkopya sa mga sumbanan sa offline panaghigalaay, sa labing menos sa mga termino sa transitivity. Apan, sa kadako sa transitivity sa Facebook sosyal nga graph nga partially gimaneho sa algorithmic pagsupak. Nga mao, ang mga data mga siyentipiko sa Facebook nasayud sa empirical ug theoretical research bahin sa transitivity ug dayon nagluto kini kon sa unsang paagi sa Facebook. Facebook adunay usa ka "Ang mga tawo Hinaot Nahibalo" bahin nga nagsugyot sa bag-ong mga higala, ug ang usa ka paagi nga ang Facebook mohukom nga nga mosugyot kaninyo mao ang transitivity. Nga mao, Facebook mao ang mas lagmit nga mosugyot nga mahimong kamo nga mga higala uban sa mga higala sa inyong mga higala. Kini nga bahin sa ingon adunay epekto sa pagdugang sa transitivity sa Facebook sosyal nga graph; sa lain nga mga pulong, ang teoriya sa transitivity nagdala sa kalibutan ngadto sa linya sa mga panagna sa mga teoriya (Healy 2015) . Mao kini ang, sa diha nga daku nga tinubdan sa data makita sa paghuwad panagna sa sosyal nga teoriya, kita kinahanglan gayud nga masiguro nga ang teoriya sa iyang kaugalingon wala nagluto sa kon sa unsang paagi nga sistema sa nagtrabaho.

Imbes paghunahuna sa dagkong tinubdan sa data sama sa obserbar sa mga tawo diha sa usa ka natural nga kahimtang, ang usa ka mas haom pagtandi ang obserbar sa mga tawo diha sa usa ka casino. Casino mga kaayo engineered palibot nga gidisenyo sa gipilit sa pipila ka mga kinaiya, ug ang usa ka tigdukiduki dili gayud magdahom nga kinaiya sa usa ka casino nga paghatag og usa ka unfettered bintana ngadto sa kinaiya sa tawo. Siyempre, kita makakat-on og usa ka butang mahitungod sa sa tawo nga kinaiya sa pagtuon sa mga tawo diha sa mga kasino-sa pagkatinuod sa usa ka casino aron mahimo nga usa ka sulundon nga kahimtang alang sa pagtuon sa relasyon tali sa alkohol konsumo ug sa risgo gusto-apan kon kita tagda nga ang data sa dihang gilalang sa usa ka casino unta kita Pagkabo dili maayo nga mga konklusyon.

Ikasubo, ang pagsagubang sa algorithmic pagsupak mao ang lisod kaayo kay sa daghan nga mga bahin sa online nga sistema sa mga proprietary, mangil-ad documented, ug sa kanunay usab-usab nga. Pananglitan, ingon nga ako ipatin-aw sa ulahi sa niini nga kapitulo, algorithmic pagsupak mao ang usa ka posible nga katin-awan sa anam-anam nga break-sa sa Google flu Trends (Section 2.4.2), apan kini nga pag-angkon lisud sa pagtimbang-timbang tungod kay ang sulod nga mga buhat sa Google search algorithm mga proprietary. Ang dinamikong kinaiya sa algorithmic pagsupak mao ang usa ka matang sa sistema sa maanod. Algorithmic pagsupak nagpasabot nga kita kinahanglan nga magmabinantayon mahitungod sa bisan unsa nga pag-angkon alang sa kinaiya sa tawo nga moabut gikan sa usa ka single digital nga sistema, bisan sa unsa nga paagi nga dagko nga.