2.3.2.5 algoritmlar ashaddiy

Topilgan ma'lumotlar xulq u tizimlar muhandislik gol surtiladi, tabiiy emas.

odamlar xabardor emas, chunki ko'p topilgan ma'lumot manbalari non-reaktiv bo'lsa-da, ularning ma'lumotlar (bo'lim 2.3.1.3), tadqiqotchilar "tabiiy ravishda paydo" yoki bu onlayn tizimlarida xatti ko'rib kerak emas qayd etilmoqda "sof". Aslida esa, rekord xulq yuqori bunday reklamalar bosgan yoki tarkibni yuborish kabi muayyan yurish-turish ogohlantirish uchun mo'ljallangan raqamli tizimlari. Tizimi dizaynerlar gol ma'lumotlariga modellarini joriy mumkin yo'llari algoritmik karıştırıcı deyiladi. Algoritmlash karıştırıcı ijtimoiy olimlar nisbatan noma'lum, lekin ehtiyot ma'lumotlar olimlar orasida katta tashvish. Va, raqamli izlari bilan boshqa muammolar ba'zi farqli o'laroq, algoritmik karıştırıcı katta ko'rinmas.

Algoritmik karıştırıcı omil nisbatan oddiy misol Facebookda taxminan 20 do'stlar bilan foydalanuvchilar bir anomalously yuqori qator bor haqiqatdir (Ugander et al. 2011) . Facebook, hech albatta, 20 sehrli ijtimoiy sonining qandaydir qanchalik haqida ko'p hikoyalar ishlab mumkin qanday ishlaydi har qanday aql holda bu ma'lumotlar bilan tahlil olimlar. Biroq, Ugander va uning hamkasblari ma'lumotlarni hosil jarayonining muhim tushuncha bor edi, va ular Facebook 20 do'stlar etib, yanada ko'proq do'stlar qilish Facebookda necha ulanishlar bilan odamlarni da'vat bilardi. Ugander va hamkasblari qog'oz bu aytmayapman bo'lsa-da, bu siyosat taxminan yanada faol bo'lishga, yangi foydalanuvchilarni rag'batlantirish maqsadida Facebook tomonidan yaratilgan. Bu siyosatning mavjudligi haqida bilmagan holda, shu bilan birga, u ma'lumotlarning noto'g'ri xulosa oson. Boshqa so'zlar bilan aytganda, taxminan 20 do'stlar bilan odamlar hayratlanarli yuqori soni bizga inson xatti ko'ra Facebook haqida ko'proq aytadi.

algoritmik karıştırıcı diqqat tadqiqotchilar bor onlayn tizimlar dizaynerlar ijtimoiy nazariyalar xabardor bo'lsa iborat algoritmik karıştırıcı omil bir, hatto trickier versiyasi va undan keyin ish bu nazariyalarni pishirib, yanada tergov, deb bir g'ayritabiiy natija bu oldingi misol ko'proq zararli ularning tizimlari. Ijtimoiy olimlar bu performativity qo'ng'iroq: nazariya, ular ko'proq nazariyasi bilan chiziqqa dunyoni olib shunday dunyoni o'zgartirish qachon. performatif algoritmik karıştırıcı omil hollarda, ma'lumotlar Xijolatli tabiati mumkin ko'rinmas.

performativity tomonidan yaratilgan bir naqsh bir misol onlayn ijtimoiy tarmoqlarda transitivity hisoblanadi. 1970 va 1980 yillarda, tadqiqotchilar takror Elis bilan do'st va Bob bilan do'st bo'lsa, bas, Bob va Alice ikki tasodifiy tanlangan odamlar ko'ra bir-biri bilan do'st bo'lishi ehtimoli ko'proq, deb topildi. Va, bu juda Shu desang Facebook ijtimoiy chizma topilgan (Ugander et al. 2011) . Shunday qilib, bir Facebookda do'stlik naqsh kamida yurishiga jihatidan Foydalanuvchi bilan aloqa Foydalanuvchining do'stlik modellarini ko'paytirish, deb xulosa mumkin. Biroq, Facebook ijtimoiy grafigi yurishiga kattaligi qisman algoritmik karıştırıcı omil bilan bog'liq. Bu Facebookda ma'lumotlar olimlar yurishiga haqida empirik va nazariy tadqiqot bilgan va keyin Facebook qanday ishlashini uni pishirilgan hisoblanadi. Facebook a "Odamlar Bilasizmi maylimi" yangi do'stlar taklif xususiyati va Facebook siz transitivity hisoblanadi taklif kim qaror, deb bir yo'li bor. Ya'ni, Facebook siz do'stlari do'stlari bilan do'st bo'lib, deb taklif ehtimoli ko'proq bo'ladi. Bu xususiyat, shuning Facebook ijtimoiy grafigi transitivity oshirish ta'siri bor; Boshqa so'zlar bilan aytganda, yurishiga nazariyasi nazariyasi tushuncha bilan chiziqqa dunyoni olib keladi (Healy 2015) . katta ma'lumot manbalari ijtimoiy nazariyasi oldindan qayta ko'rinadi Shunday qilib, biz nazariyasi o'zi tizimi ishlagan qanday kirib pishirilgan emas edi ishonch hosil bo'lishi kerak.

Balki bir tabiiy muhitda odamlarni kuzatib, katta ma'lumotlar manbalari o'ylab qaraganda, yanada apt misoli bir kazino odamlarni kuzatib etiladi. Casinos yuqori muayyan yurish-turish ogohlantirish uchun mo'ljallangan muhitda muhandislik va bir tadqiqotchilar bir kazino, deb xulq inson xatti ichiga manbalariga bemalol oynasini beradi kutish hech qachon. Albatta, biz inson xulq o'rganish odamlar haqida bir narsa o'rganish mumkin kazino-yilda aslida bir kazino alkogol iste'moli va xavf o'rtasidagi munosabatlarni o'rganish uchun ideal sozlamani bo'lishi mumkin, biz ma'lumotlarni bir kazino yaratilayotgan deb e'tiborsiz bo'lsa preferensiyalar-lekin, biz kuch ba'zi yomon xulosa.

onlayn tizimlar ko'p xususiyatlari yomon hujjatlashtirilgan, mulkiy, va doimiy o'zgaruvchan, chunki Afsuski, algoritmik karıştırıcı omil bilan shug'ullanadigan, ayniqsa qiyin. Men bu bobda, keyinchalik tushuntirib beraman Misol uchun, algoritmik karıştırıcı Google Gripp dinamikasi (Bo'lim 2.4.2) bosqichma-bosqich break-pastga uchun bir imkon tushuntirish edi, lekin bu da'vo baholash qiyin edi, chunki Google qidiruv ichki ishlar algoritm mulkiy bo'ladi. algoritmik karıştırıcı omil dinamik tabiati tizimi shavq biri shaklidir. Algoritmlash karıştırıcı qanday katta, biz qat'i nazar yagona raqamli tizim kelgan inson xatti uchun har qanday da'vo, haqida ehtiyotkor bo'lishi kerak, degan ma'noni anglatadi.