Brian C. Keegan의 말에 따르면 연구자들이 사용자 행동과 소셜 미디어에서 정보가 공유되는 방식을 연구할 수 있는 CrowdTangle 및 Pushshift와 같은 도구의 상실은 마치 입자 물리학자가 어느 날 깨어나 더 이상 액세스할 수 없다는 사실을 알게 된 것과 같습니다.대형 강입자 충돌기.

"나는 가지고있다대학원생온라인 극단주의의 작동 방식, 정치적 양극화의 결과, 콘텐츠 조정이 실제로 중단에 효과적인지 여부에 관심이 있습니다.증오심 표현"라고 콜로라도 볼더 대학교 미디어 커뮤니케이션 정보 대학의 정보 과학 조교수인 Keegan은 말했습니다.

"이와 같은 질문을 이해하려면 이러한 플랫폼의 데이터에 액세스해야 하며 이를 제한하면 업무에 영향을 미칠 수 있는 능력이 위태로워집니다."

이달 초 Meta는 Facebook과 Instagram의 알고리즘 작동 방식과 회사 플랫폼에서 허위 정보가 생성 및 확산되는 방식을 이해하는 데 가장 효과적인 도구 중 하나인 CrowdTangle을 종료한다고 발표했습니다.

이는 허위 정보가 얼마나 많은지 추적할 수 없는 연구원, 감시자 및 언론인에게 타격을 줍니다.증오심 표현그리고 다른 독극물은소셜 미디어하지만 비즈니스 결정의 맥락에서 운영을 난독화하면 재정적, 평판적으로 큰 이점이 있습니다.

키건은 "플랫폼은 생성적 인공 지능 훈련을 위한 모델을 구축하는 회사에 라이선스를 부여할 수 있는 산더미 같은 데이터를 보유하고 있을 뿐만 아니라, "메타가 신기술 방식에 대한 논문에 이름을 붙이는 것을 원하지 않는 세상을 상상하기 쉽다"고 말했습니다.나치는 페이스북 그룹을 이용해 조직을 조직하고 있다”고 말했다.

'프라이버시 워싱'의 경제적 사례

한때 데이터를 공개했던 플랫폼이 점차 페이월을 구축하고 API를 차단하거나 AI 회사와의 거래를 중단하면서 이는 점점 더 일반적인 이야기가 되어가고 있습니다.종종 이러한 플랫폼은 Keegan이 "개인 정보 보호"라고 부르는 것 뒤에 동기를 숨기고 보호에 대한 우려를 언급합니다.사용자 데이터연구실, 뉴스룸, 대중을 위한 주요 기능 제거를 정당화합니다.

이 특별한 예는 선거일을 앞두고 디지털 허위 정보가 급증하고 그 어느 때보다 많은 미국인이 디지털 허위 정보를 통해 뉴스를 접하는 불길한 시기에 나타납니다.소셜 미디어.

"우리가 직면하고 있는 문제, 실시간으로 발생하는 문제, 언론인들이 고군분투하는 문제를 해결하려면 출판하는 데 1~2년이 걸리는 학술 논문을 넘어서 공개적으로 참여하는 다양한 장학금 모델이 필요합니다."라고 Keegan은 말했습니다.말했다."이러한 데이터 도구의 손실은 그러한 종류의 학문을 수행하는 우리의 능력을 위태롭게 하고 궁극적으로 민주주의와 시민 기관에 해를 끼치게 됩니다."

영향을 받는 것은 언론이나 일반 대중뿐만이 아닙니다.이러한 도구를 오프라인으로 전환하면 온라인 커뮤니티의 품질도 저하됩니다.Keegan은 Reddit의 중재자로 자원했으며 Reddit이 작년 여름부터 액세스를 제한한 PushShift가 누군가 나쁜 하루를 보내고 있는지 또는 그 사람이 정말 좋은 사람인지 판단할 수 있는 사용자 행동에 대한 맥락을 형성하는 데 필수적이라고 말했습니다.나쁜 배우.

교실에 미치는 영향

이는 사회자로서 어려운 일이지만 연구원이자 교사로서 그의 직업 생활에 더 큰 영향을 미치고 있습니다.그는 사용할 수 있습니다사례 연구2016년 미국 대통령 선거 주기를 통해가짜 뉴스Keegan은 "그러나 그 데이터와 전략은 이제 8년이 지났고 그러한 맥락은 더 이상 존재하지 않습니다. 우리는 이제 다른 세계에 있습니다"라고 Keegan은 말했습니다."우리 학생들이 더 나은 엔지니어, 관리자, 예술가, 시민이 되도록 준비시킬 수 있을까요?사례 연구?"

Meta는 2016년에 Crowdtangle을 구입했으며 Keegan은 기술 플랫폼이 데이터를 공개적으로 제공할 필요가 없다는 점을 인정했습니다."그러나 연구원들은 우리가 이러한 도구에 접근할 수 있다는 가정하에 우리의 경력, 인프라 및 프로그램을 구축했기 때문에 우리 아래에서 깔개를 끌어내리는 것은 투명성을 제공하고 참여하고 중요한 질문을 하는 우리의 능력에 심각한 지장을 초래했습니다."그는 말했다.

Keegan은 국립 과학 재단에서 추구하는 보조금을 통해 더 많은 것을 배우기를 희망합니다.만약 수상하게 된다면 그는 과학 연구 커뮤니티에서 Meta와 같은 행동의 결과를 연구하기를 희망합니다.

"해당 데이터가 사라지면 장학금에 어떤 영향을 미치나요?"그는 물었다."어떻게 측정할 수 있을까요?연구 방법중요한 질문을 할 수 있도록 협력하는 방식, 전략을 개발해야 합니까?"