Un efecto de red conocido como homofilia puede reducir la visibilidad de las mujeres en las redes sociales cuando se agregan algoritmos de recomendación. dice un nuevo estudio. Encima, una selfie de la cuenta de Instagram de la coautora del estudio, Ana-Andreea Stoica. Crédito:Ana-Andreea Stoica
Las redes sociales y la economía colaborativa han creado nuevas oportunidades al aprovechar las redes en línea para generar confianza y eliminar las barreras del mercado. Pero un creciente cuerpo de investigación sugiere que persisten los antiguos prejuicios raciales y de género, desde la mayor popularidad de los hombres en Twitter hasta las menores tasas de aceptación de los afroamericanos en Airbnb.
Ahora, utilizando el sitio para compartir fotos Instagram como caso de prueba, Los investigadores de Columbia demuestran cómo dos algoritmos de recomendación comunes amplifican un efecto de red conocido como homofilia en el que personas similares o con ideas afines se agrupan. Además, muestran cómo los algoritmos sueltos en una red con la homofilia efectivamente hacen que las mujeres sean menos visibles; encontraron que las mujeres en su conjunto de datos, cuyas fotos eran un poco menos propensas a recibir "Me gusta" o recibir comentarios, se volvió aún menos popular una vez que se introdujeron los algoritmos de recomendación.
Al calcular las matemáticas de cómo sucede esto, los investigadores esperan que su trabajo, que se presentará el 25 de abril en la Conferencia Web en Lyon, puede allanar el camino para algoritmos que corrijan la homofilia.
"Simplemente estamos mostrando cómo ciertos algoritmos recogen patrones en los datos, "dijo la autora principal del estudio, Ana-Andreea Stoica, estudiante de posgrado en Columbia Engineering. "Esto se convierte en un problema cuando la información que se difunde a través de la red es un anuncio de trabajo u otra oportunidad. Los algoritmos pueden poner a las mujeres en una desventaja aún mayor".
Los investigadores extrajeron sus datos de Instagram en 2014, después de que Facebook comprara la empresa, pero antes de que las indicaciones automáticas facilitaran la conexión con amigos de amigos. Aunque las mujeres superaban en número a los hombres en su muestra de 550, 000 usuarios de Instagram (54 por ciento a 46 por ciento), Los investigadores encontraron que las fotos de los hombres tendían a ser mejor recibidas:el 52 por ciento de los hombres recibió al menos 10 "me gusta" o comentarios en comparación con el 48 por ciento de las mujeres.
La mayoría de los hiperinfluencers en la muestra de los investigadores eran mujeres, pero cuando se introdujo el algoritmo de recomendación Adamic-Adar, los hombres tenían tres veces más probabilidades que las mujeres en este grupo exclusivo; para ser sugeridos como un nuevo contacto para otros en la red. Crédito:Ana-Andreea Stoica
Como se esperaba, la homofilia jugó un papel. Los investigadores descubrieron que los hombres tenían 1,2 veces más probabilidades de dar "me gusta" o comentar las fotos de otros hombres que las de las mujeres. mientras que las mujeres tenían solo 1,1 veces más probabilidades de relacionarse con otras mujeres.
Cuando utilizaron dos algoritmos de recomendación ampliamente utilizados, Adamic-Adar y Random Walk (amigos de amigos), los investigadores encontraron que el porcentaje de mujeres conectadas a, o se prevé que se recomiende a, al menos otros 10 usuarios de Instagram cayeron del 48 por ciento en el conjunto de datos original, al 36 por ciento y al 30 por ciento respectivamente. Como se predijo en una serie de pruebas matemáticas en el artículo, Los investigadores también encontraron que la disparidad era mayor entre los superinfluencers de Instagram:personas como el CEO de Instagram, Kevin Systrom, cuyas publicaciones populares y 1.5 millones de seguidores lo ubican en el décimo de uno por ciento de participación.
Cuando los algoritmos se desataron en esta red exclusiva de individuos ultra-atractivos, la visibilidad de las mujeres se hundió. Aunque las mujeres en el 0.1 por ciento superior en participación (con al menos 320 conexiones) superaron en número a los hombres (54 por ciento a 46 por ciento), era mucho más probable que los hombres fueran sugeridos a nuevos usuarios y expandieran sus redes rápidamente. Solo el 26 por ciento y el 28 por ciento de las mujeres en el 0.1 por ciento superior probablemente estaban bajo los algoritmos Adamic-Adar y Random Walk respectivamente para ser recomendadas al menos 23 veces y 12 veces. los investigadores encontraron.
"Los algoritmos recogen patrones sutiles y los amplifican, "dijo el autor principal del estudio, Augustin Chaintreau, científico informático en Columbia Engineering y miembro del Instituto de Ciencia de Datos de Columbia. "No estamos pidiendo que los algoritmos sean ciegos a los datos, sólo que corrigen su propia tendencia a magnificar el sesgo que ya existe ".
El estudio es el último en demostrar que los algoritmos de recomendación, además de filtrar contenido, puede influir en la estructura a largo plazo de una red social. "Es notable que una simple suposición de homofilia lleve a los algoritmos a amplificar las disparidades en el estatus social, "dijo Amit Sharma, un investigador de Microsoft Research India que no participó en el estudio, pero que recientemente habló en Columbia sobre su propio trabajo explorando motores de recomendación e influencia social.
Las intervenciones algorítmicas que equilibran la conveniencia con los objetivos éticos pueden ser una forma de abordar el problema, añadió. "A través de estudios como este, estamos aprendiendo que la práctica de optimizar una única métrica exclusivamente, por ejemplo, número de nuevos amigos agregados, no es la forma correcta. Desafortunadamente, la alternativa no está clara. Todavía estamos rascando la superficie de la comprensión de cómo los algoritmos afectan el comportamiento humano a largo plazo ".
