Visibilidade no Facebook: Modelos, Medições e Implicações
Résumé
Facebook news feed personalization algorithm has a significant impact , on a daily basis, on the lifestyle, mood and opinion of millions of Internet users. Nonetheless, such algorithms lack transparency challenging researchers to improve their fairness and accountability. In this paper, we propose a model to capture the dynamics of contents over a timeline (also known as news feed). The input to our model is a fundamental quantity associated to timelines, which we show that can be easily parameterized using real world data: the arrival rate of posts of a given publisher followed by the user. Using real world Facebook traces from the latest elections in Italy, we validate the accuracy of the proposed model and use the model for conterfactual what-if analysis.
O Facebook tem um impacto significativo na vida de milhões de usuários da Internet, todos os dias. Entretanto, os mecanismos usados pelo Fa-cebook para filtrar mensagens apresentadas aos usuários não são de domínio público, motivando uma engenharia reversa dos mesmos. Neste trabalho, pro-pomos modelos e mediçmediç˜medições para melhor entender o comportamento de timeli-nes. Em particular, reportamos resultados sobre mediçmediç˜medições de visibilidade de fontes das eleiçeleiç˜eleições italianas de 2018, que motivam um modelo analítico para caracterizar a visibilidade de posts. Dentre as implicaçimplicaç˜implicações práticas de nossos estudos, indicamos seu potencial para inferir diferentes métricas de visibilidade a partir de medidas colhidas do sistema.
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