p Um efeito de rede conhecido como homofilia pode reduzir a visibilidade das mulheres nas redes sociais quando algoritmos de recomendação são adicionados, diz um novo estudo. Acima de, uma selfie da conta do Instagram da coautora Ana-Andreea Stoica. Crédito:Ana-Andreea Stoica
p A mídia social e a economia do compartilhamento criaram novas oportunidades ao alavancar as redes online para construir confiança e remover as barreiras do mercado. Mas um crescente corpo de pesquisas sugere que preconceitos raciais e de gênero antigo persistem, desde a maior popularidade dos homens no Twitter até as menores taxas de aceitação dos afro-americanos no Airbnb. p Agora, usando o site de compartilhamento de fotos Instagram como um caso de teste, Os pesquisadores da Columbia demonstram como dois algoritmos de recomendação comuns amplificam um efeito de rede conhecido como homofilia, no qual pessoas semelhantes ou com ideias semelhantes se agrupam. Eles ainda mostram como algoritmos liberados em uma rede com homofilia efetivamente tornam as mulheres menos visíveis; eles descobriram que as mulheres em seu conjunto de dados, cujas fotos tinham menos probabilidade de serem 'curtidas' ou comentadas, tornou-se ainda menos popular depois que os algoritmos de recomendação foram introduzidos.
p Ao trabalhar a matemática de como isso acontece, os pesquisadores esperam que seu trabalho, a ser apresentado em 25 de abril na Web Conference em Lyon, pode abrir caminho para algoritmos que corrigem a homofilia.
p "Estamos simplesmente mostrando como certos algoritmos captam padrões nos dados, "disse a principal autora do estudo, Ana-Andreea Stoica, um estudante de graduação na Columbia Engineering. "Isso se torna um problema quando a informação que se espalha pela rede é um anúncio de emprego ou outra oportunidade. Os algoritmos podem colocar as mulheres em desvantagem ainda maior."
p Os pesquisadores coletaram seus dados do Instagram em 2014, depois que o Facebook comprou a empresa, mas antes de prompts automáticos que tornaram mais fácil conectar-se com amigos de amigos. Embora as mulheres superassem os homens em sua amostra de 550, 000 usuários do Instagram (54 por cento a 46 por cento), os pesquisadores descobriram que as fotos dos homens tendiam a ser mais bem recebidas:52% dos homens receberam pelo menos 10 'curtidas' ou comentários, em comparação com 48% das mulheres.
p A maioria dos hiperinfluenciadores na amostra dos pesquisadores eram mulheres, mas quando o algoritmo de recomendação Adamic-Adar foi introduzido, os homens eram três vezes mais prováveis do que as mulheres neste grupo exclusivo; de serem sugeridos como um novo contato para outras pessoas na rede. Crédito:Ana-Andreea Stoica
p Como esperado, a homofilia desempenhou um papel. Os pesquisadores descobriram que os homens tinham 1,2 vezes mais probabilidade de 'gostar' ou comentar nas fotos de outros homens do que nas mulheres, enquanto as mulheres tinham apenas 1,1 vez mais probabilidade de se envolver com outras mulheres.
p Quando eles usaram dois algoritmos de recomendação amplamente usados - Adamic-Adar e Random Walk (amigos de amigos), os pesquisadores descobriram que a porcentagem de mulheres conectadas a, ou previsto para ser recomendado a, pelo menos 10 outros usuários do Instagram caíram de 48 por cento no conjunto de dados original, para 36 por cento e 30 por cento, respectivamente. Conforme previsto em uma série de provas matemáticas no papel, os pesquisadores também descobriram que a disparidade era maior entre os superinfluenciadores do Instagram - pessoas como o CEO do Instagram, Kevin Systrom, cujas postagens populares e 1,5 milhão de seguidores o colocam no top décimo de um por cento em engajamento.
p Quando os algoritmos foram liberados nesta rede exclusiva de indivíduos extremamente envolventes, a visibilidade das mulheres despencou. Embora as mulheres no topo 0,1 por cento para engajamento (com pelo menos 320 conexões) superassem os homens (54 por cento a 46 por cento), os homens eram muito mais propensos a serem sugeridos a novos usuários e expandir suas redes rapidamente. Apenas 26 por cento e 28 por cento das mulheres no topo .1 por cento provavelmente estavam sob os algoritmos Adamic-Adar e Random Walk, respectivamente, a serem recomendados pelo menos 23 vezes e 12 vezes, os pesquisadores descobriram.
p "Os algoritmos captam padrões sutis e os amplificam, "disse o autor sênior do estudo, Augustin Chaintreau, um cientista da computação na Columbia Engineering e membro do Data Science Institute da Columbia. "Não estamos pedindo que os algoritmos sejam cegos para os dados, apenas que eles corrigem sua própria tendência de ampliar o preconceito já existente. "
p O estudo é o mais recente a mostrar que algoritmos de recomendação, além de filtrar o conteúdo, pode influenciar a estrutura de longo prazo de uma rede social. "É notável que uma simples suposição de homofilia leve os algoritmos a amplificar as disparidades de status social, "disse Amit Sharma, um pesquisador da Microsoft Research India que não esteve envolvido no estudo, mas recentemente falou na Columbia sobre seu próprio trabalho explorando mecanismos de recomendação e influência social.
p Intervenções algorítmicas que equilibram conveniência com objetivos éticos podem ser uma maneira de resolver o problema, ele adicionou. “Através de estudos como este, estamos aprendendo que a prática de otimizar uma única métrica exclusivamente, por exemplo, número de novos amigos adicionados, não é o caminho certo. Infelizmente, a alternativa não é clara. Ainda estamos começando a entender como os algoritmos afetam o comportamento humano a longo prazo. "
