2.3.2.5 Алгоритмдік әбден абыржытты

Табылған деректерге мінез-құлық, ол жүйелерді инженерлік мақсаттары арқылы келтіріледі, табиғи емес.

Көптеген деректер көздері адамдар өз деректер (бөлімді 2.3.1.3) жазылады жатыр біле бермейді, өйткені, зерттеушілер «табиғи» немесе болуы осы онлайн жүйелерде мінез-қарастыру керек емес емес реактивті болып табылған болса да «таза». Шындығында, рекордтық мінез-құлық жоғары осындай жарнамалар немесе шалу мазмұны басу сияқты белгілі бір мінез-құлық көндірудің инженерлік сандық жүйелер. Жүйесі дизайнерлер мақсаттары деректерге үлгілерін енгізуге болады жолдары алгоритмдік қате деп аталады. Алгоритмдік қате әлеуметтік ғалымдар салыстырмалы белгісіз, бірақ ол мұқият деректер ғалымдар арасында күрделі мәселе болып табылады. Ал, сандық іздері бар өзге де проблемаларды кейбір қарағанда, алгоритмдік қате негізінен көрінбейді.

Алгоритмдік қате салыстырмалы қарапайым мысал Facebook бойынша шамамен 20 достарыңызбен пайдаланушылардың кросс жоғары саны бар факт болып табылады (Ugander et al. 2011) . Facebook қалай жұмыс істейді кез келген түсіну осы деректермен талдау Ғалымдар, әрине 20 сиқырлы әлеуметтік санының қандай қалай туралы көптеген әңгімелер генерациялау мүмкін. Алайда, Ugander және оның әріптестері деректер жинақталатын процесінің елеулі түсіністік болды, және олар 20 достарына жеткенше Facebook көп достасуға Facebook бойынша бірнеше байланыстары бар адамдарды шақырды екенін білді. Ugander мен әріптестер қағаз осы айтқан жоқ болғанымен, осы саясат болжам неғұрлым белсенді болуға, жаңа пайдаланушылар ынталандыру мақсатында Facebook арқылы құрылды. Осы саясаттың болуы туралы білмей, алайда, бұл деректерден қате қорытынды шығару оңай. Басқаша айтқанда, 20-ға жуық достарыңызбен адамдардың таңқаларлық жоғары саны, адам мінез-құлық қарағанда Facebook туралы көбірек бізге айтып берді.

алгоритмдік қате мұқият зерттеушілер одан әрі зерттеуге мүмкін деп қаларлық нәтиже өндірді, бұл алдыңғы мысалда артық зиянды, онлайн жүйелерін дизайнерлер әлеуметтік теориялар біледі, содан кейін жұмыс осы теориялар пісіру кезінде туындайды алгоритмдік қате туралы одан да қиын нұсқасы бар олардың жүйелерінің. Әлеуметтік ғалымдар осы performativity қоңырау: теориялар олар теориясы сәйкес көп дүниені алып етіп әлем өзгерткен кезде. перформативным алгоритмдік қате жағдайда, деректер родившая табиғаты ықтимал көрінбейді.

performativity құрылған үлгі Мысалдардың бірі онлайн әлеуметтік желілерде транзиттік болып табылады. 1970 және 1980 жылы зерттеушілер қайталап Алиса дос болып табылады және Сіз Боб дос болса, онда Боб және Элис екі кездейсоқ таңдаған адамдарға қарағанда бір-бірімен дос болу ықтималдығы көбірек екенін тапты. Ал, бұл өте бірдей үлгі Facebook әлеуметтік диаграммада тапты (Ugander et al. 2011) . Осылайша, бір Facebook бойынша достық заңдылықтарын кем дегенде тран тұрғысынан тыс достық қарым-қатынас заңдылықтарын көшірмелеу деп ойлауы мүмкін. Алайда, Facebook әлеуметтік диаграммада тран магнитудасы ішінара алгоритмдік қате шарттасқан. Яғни, Facebook деректер ғалымдар тран туралы эмпирикалық және теориялық зерттеудің білген, содан кейін Facebook қалай жұмыс істейді оны пісірілген. Facebook бір «Өздеріңіз білетіндей адам» жаңа достар ұсынады, және Facebook сізге ұсынуға кім шешеді бір жолы болып табылады транзиттік мүмкіндігі бар. Яғни, Facebook Егер сіз достар достарыңызбен дос болып деп болжауға неғұрлым ықтимал болып табылады. Бұл функция, осылайша Facebook әлеуметтік диаграммада транзитивности арттыру әсері бар; басқа сөзбен айтқанда, тран теориясы теориясы болжау жолына әлем әкеледі (Healy 2015) . үлкен деректер көздері, әлеуметтік теориясының болжамдарды ойнатуға пайда болғанда Осылайша, біз теориясы өзі жүйесі жұмыс істеді қалай пісіріледі жоқ деп сенімді болуы тиіс.

Керісінше табиғи параметрі адамдарды сақтай үлкен дерек көздерінің ойлап қарағанда, неғұрлым APT метафора казино адамдарды бақылап отыр. Казино жоғары белгілі бір мінез-құлық көндірудің әзірленген ортаны жобаланғанын және зерттеушілер казино бұл мінез адам мінез-құлық ішіне кедергісіз терезені қамтамасыз ететінін күтуде еді. біз деректер біз мүмкін казино құрылуда деп елемейді Әрине, егер біз алкоголь тұтыну және тәуекелдерді арасындағы қарым-қатынасты зерттеу үшін тамаша параметр болуы мүмкін казино-жылы іс жүзінде казино адамдарды оқитын адам мінез-құлық туралы бірдеңе білетін преференциялар-бірақ бұл елді мекен үшін кейбір жаман қорытындылар.

Онлайн жүйелердің көптеген ерекшеліктері, меншігі болып нашар құжатталған, және үнемі өзгеріп, өйткені Өкінішке орай, алгоритмдік қате айналысатын әсіресе қиын. Мен кейінірек осы тарауда түсіндіріп көрейін Мысалы, алгоритмдік қате Google тұмауын тенденциялары (бөлім 2.4.2) біртіндеп брейк-төмен бір ықтимал түсіндіру, бірақ бұл туралы талап Google компаниясының іздеу ішкі қазбаларының, өйткені бағалау үшін қиын болды алгоритм патенттелген болып табылады. алгоритмдік қате динамикалық сипаты жүйесі дрейф бірі нысаны болып табылады. Алгоритмдік қате біз қалай да үлкен, бір сандық жүйеге шыққан адам мінез-құлық кез келген талап абай болу керек екенін білдіреді.