Journal des citations pour l'incident 296

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

L'algorithme de Twitter ne semble pas faire taire les conservateurs
economist.com · 2020
Traduit par IA

DEPUIS LE LANCEMENT d'une politique sur les "informations trompeuses" en mai, Twitter s'est heurté au président Donald Trump. Lorsqu'il a décrit les bulletins de vote par correspondance comme "essentiellement frauduleux", la plate-forme a d…

Twitter admet un biais dans l'algorithme pour les politiciens de droite et les médias
theguardian.com · 2021
Traduit par IA

Twitter a admis qu'il amplifie plus de tweets de politiciens et de médias de droite que de contenu provenant de sources de gauche.

La plate-forme de médias sociaux a examiné les tweets d'élus de sept pays : le Royaume-Uni, les États-Unis, l…

Amplification algorithmique de la politique sur Twitter
pnas.org · 2021
Traduit par IA

Importance

Le rôle des médias sociaux dans le discours politique a fait l'objet d'intenses débats universitaires et publics. Politiciens et commentateurs de tous bords affirment que les algorithmes de Twitter amplifient la voix de leurs adv…

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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