Incident 296: Twitter Recommender System Amplified Right-Leaning Tweets

Description: Twitter’s “Home” timeline algorithm was revealed by its internal researchers to have amplified tweets and news of rightwing politicians and organizations more than leftwing ones in six out of seven studied countries.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Twitter, a endommagé Twitter left-leaning politicians , Twitter left-leaning news organizations , Twitter left-leaning users et Twitter Users.

Statistiques d'incidents

ID
296
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2016-02-10
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

1.3. Unequal performance across groups

Risk Domain

  1. Discrimination and Toxicity

Entity

AI

Timing

Post-deployment

Intent

Unintentional

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Importance

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Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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