Algorithmus   184

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'Fiction is outperforming reality': how YouTube's algorithm distorts truth
An ex-YouTube insider reveals how its recommendation algorithm promotes divisive clips and conspiracy videos. Did they harm Hillary Clinton’s bid for the presidency?
The methodology behind this story
by Paul Lewis in San Francisco
GuillaumeChaslot  YouTube  YouTubeÖkonomie  Algorithmus  recommendation 
9 weeks ago by amprekord
YouTube, Facebook & Co.: Sehend ins Verderben - Kolumne - SPIEGEL ONLINE
Wenn man einen Roboter darauf ansetzt, sich möglichst viele YouTube-Videos hintereinander anzusehen, landet er verlässlich bei Horror und Verschwörungstheorien. Woran das liegt? An uns allen.
ChristianStöcker  facebook  YouTube  YouTubeÖkonomie  machinelearning  Aufmerksamkeitsökonomie  Algorithmus  Internet  Medien  Medienwirkung 
10 weeks ago by amprekord
The techlash against Amazon, Facebook and Google—and what they can do - A memo to big tech
Eve Smith <evesmith@invisiblehandstrategies.com> Silicon Valley, we have a problem 1 message
Eve Smith, Invisible Hand Strategies, LLC <evesmith@invisiblehandstrategies.com>
To: Jeff Bezos <jeffbezos@amazon.com>, Mark Zuckerberg <markzuckerberg@facebook.com>, Sundar Pichai <sundarpichai@google.com>
...
amazon  facebook  google  twitter  apple  techlash  Internet  internetregulierung  maschinellesLernen  machinelearning  AI  Algorithmus  DigitaleWirtschaft 
february 2018 by amprekord
Video-Plattform Youtubes Lügenalgorithmus
4. Februar 2018, 18:38 Uhr
Ein Programmierer hat den Algorithmus von Youtube analysiert. Zeigt die Videoplattform sensationslüsterne Inhalte lieber als nüchterne Analysen?
Von Michael Moorstedt
YouTube  YouTubeÖkonomie  Algorithmus 
february 2018 by amprekord
Twitter
Sehr gute Begründung, warum die eines von 99,5% bei anlassloser überwachung in di…
Massen  Trefferquote  Algorithmus  from twitter_favs
december 2017 by toletoletole
The 10 Top Recommendations for the AI Field in 2017
Today we released our second annual research report on the state of artificial intelligence. Since last year’s report, we’ve seen early stage AI technologies continue to filter into many everyday…
AI  machinelearning  maschinellesLernen  KünstlicheIntelligenz  Algorithmus  KateCrawford  AINowInstitute 
november 2017 by amprekord
Hello, Robot - Demos
Demos is Britain’s leading cross-party think-tank. We produce original research, publish innovative thinkers and host thought-provoking events.
AI  Robotisierung  maschinellesLernen  machinelearning  Algorithmus 
september 2017 by amprekord
Transparenz-Crowdsourcing: Gemeinsam den digitalen Schattenwahlkampf ausleuchten – netzpolitik.org
Parteien und Social-Media-Plattformen geben nur ungern Auskunft darüber, wie datenbasiertes Targeting im Wahlkampf eingesetzt wird. Mit einer neuen Browser-Erweiterung können Facebook-NutzerInnen nun für mehr Transparenz sorgen.
facebook  digitalpolicybpb  BTW17  Wahlkampf  Transparenz  Algorithmus 
september 2017 by amprekord
kommunikation @ gesellschaft Algorithmen, Kommunikation und Gesellschaft
Die Durchdringung unserer Gesellschaft mit digitalen Technologien führt dazu, dass soziales Handeln in wachsendem Maße mit Algorithmen verschränkt ist, also mit Software-Prozeduren, die digitale Daten erheben, verarbeiten und ausgeben. Diese Entwicklung macht auch vor Kommunikation nicht halt: Algorithmische Medien bringen Kommunikationspartner zusammen und konstituieren Öffentlichkeiten; sie filtern Daten, Informationen und Inhalte, bündeln sie und verbreiten sie; sie machen Kommunikationsprozesse nachvollziehbar, durchsuchbar und überwachbar. Zugleich lassen sie die Grenzen zwischen den einstmals separaten Kommunikationsmodi der massenmedial-publizistischen Kommunikation und der interpersonalen Kommunikation verschwimmen und schaffen neue, hybride Modi. Verschiedene Akteure sind am Entstehen und der Instandhaltung algorithmischer Medien beteiligt, die oft Teil komplexer und global vernetzter technischer Systeme sind und gleichzeitig neue Formen der Mensch-Computer-Interaktion nahelegen, mit denen sich Akteure wiederum auf unterschiedliche Weise auseinandersetzen.

Während die Informatik eine lange Tradition der Entwicklung und Evaluation algorithmischer Medien hat, kommt die sozial- und kulturwissenschaftliche Reflexion dieser Entwicklungen erst langsam in Fahrt: Welche Auswirkungen hat eine durch Algorithmen geprägte Kommunikation auf gesellschaftliche Strukturen und alltägliche Praktiken? Inwiefern sind die Algorithmen, ihre Parameter und ihre Rolle in umfassenderen soziotechnischen Systemen selbst Ergebnis von sozialem, kommunikativem Handeln? Und mit welchen Methoden kann eine (breit verstandene) sozialwissenschaftliche Perspektive diese Phänomene und Prozesse untersuchen?

Vor diesem Hintergrund versammelt diese Sonderausgabe des interdisziplinären sozialwissenschaftlichen Online-Journals kommunikation@gesellschaft insgesamt zehn Beiträge, die sich – aus unterschiedlichen Disziplinen und mit unterschiedlichen theoretischen oder empirischen Zugängen – mit dem Themenkomplex „Algorithmen, Kommunikation, Gesellschaft” auseinandersetzen.
Algorithmus  Sozialwissenschaften  Kulturwissenschaft  digitalpolicybpb 
september 2017 by amprekord
Informatik-Spektrum. Sonderheft: Algorithmen und Meinungsbildung
Die Diskussion darüber, ob und wie sehr Algorithmen in sozialen Netzwerken und Suchmaschinen die Auswahl der Kandidaten und die Wahl des amerikanischen Präsidenten in den USA beeinflusst haben, reißt nicht ab. Fake News, Filterblasen und Radikalisierung im Internet sind inzwischen in aller Munde. Dabei besteht ein großes Defizit an verständlicher Information und insbesondere an Bewertung der Risiken aus Sicht von Experten. Daher haben wir uns entschlossen, ein besonderes Heft des Informatik-Spektrum herauszugeben, das sich an die breite Öffentlichkeit richtet und bis zu den Bundestagswahlen auch frei verfügbar im Internet zu erhalten sein wird. In diesem Heft haben wir deshalb auch ganz bewusst andere Formate und eine allgemein verständliche Darstellungsform gewählt. Acht Beiträge beleuchten auf kompakte Weise verschiedene Teilaspekte der Diskussion.

Nach einem einführenden Artikel der Herausgeber zusammen mit Tobias Krafft behandeln Orestis Papakyriakopoulos, Morteza Shahrezaye, Andree Thieltges, Juan Carlos Medina Serrano und Simon Hegelich das Thema Microtargeting und die Frage, ob diese Technik auch in Deutschland eingesetzt werden kann. Tobias Krafft und Katharina Zweig untersuchen in ihrem Beitrag, ob und wie weit die US-Wahl tatsächlich durch soziale Medien beeinflusst wurde. Im Auftragsartikel von Anna Catherin Loll, einer freien Journalistin, werden die wichtigsten netzpolitischen Akteure in Deutschland beschrieben. Die Rolle von Informationsintermediären wie Facebook oder Google News und ihre mögliche Regulierung beleuchten Wolfgang Schulz und Kevin Dankert.

Uwe Conrad, Direktor der Landesmedienanstalt des Saarlandes, erläutert im Interview, wie man die Medienvielfalt auch im Internet sichern kann. Danach zeigen Jan-Hinrik Schmidt, Sascha Hölig, Lisa Merten und Uwe Hasebrink vom Hans-Bredow-Institut in Hamburg in ihrem Beitrag über Mediennutzung, wie sehr sich Deutschland von den USA in seiner Mediennutzung unterscheidet. Schließlich geht es um die Frage, was wir als Informatikerinnen und Informatiker tun können: Dazu haben wir einen Artikel von Nicholas Diakopoulos zur Rechenschaftspflicht für algorithmische Entscheidungen aus dem Englischen übersetzt und zusammengefasst. Dieser Beitrag analysiert, wer für die Ergebnisse von diesen Systemen verantwortlich ist. Schließlich diskutieren Agata Królikowski und Jens-Martin Loebel aus dem GI-Fachbereich Informatik und Gesellschaft verschiedene Arten von Fake-News. Sie zeigen, wie schwierig eine Bewertung an dieser Stelle ist.
Algorithmus  Meinungsvielfalt  Meinungsbildung  digitalpolicybpb  Öffentlichkeit  KatharinaAnnaZweig 
september 2017 by amprekord
How YouTube perfected the feed: Google Brain gave YouTube new life
Over the course of 12 years, YouTube has transformed itself from a site driven by search to a destination in its own right. Getting there required hundreds of experiments, a handful of redesigns, and some great leaps forward in the field of artificial intelligence. But what really elevated YouTube was its evolution into a feed. [...]
Four years on, YouTube’s approach suggests the feed is only becoming more important. An ever-growing repository of videos, matched with ever-improving personalization technology, will be difficult to resist. YouTube now surveys users about how much they enjoyed the videos that are recommended to them; over time, the results will make YouTube smarter — and lead to more video being consumed.
YouTube  YouTubeÖkonomie  Google  AI  Algorithmus  adpocalypse  Sibyl  GoogleBrain 
september 2017 by amprekord

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