帮助用户应对社交媒体上的算法威胁：一个多媒体研究议程
社会与信息网络
2020-09-17 v1 多媒体
摘要
在社交媒体平台上的参与有许多益处，但也带来实质性威胁。用户常面临无意的隐私丧失，被错误/虚假信息轰炸，或因过度个性化内容而陷入过滤气泡。隐藏在幕后塑造用户思想、态度与行为的 AI 驱动算法的兴起进一步加剧了这些威胁。我们探究多媒体研究者如何帮助应对这些问题，从而为社交媒体用户拉平竞争环境。我们对社交媒体上的算法威胁进行了全面调研，并以此为视角，制定了一个具挑战性但重要的、用于有效且实时用户助推的研究议程。我们进一步实现了一个概念原型并与专家评估以补充我们的研究议程。本文呼吁利用机器学习与多媒体内容分析技术，以透明方式并为用户利益出发，来对抗社交媒体上的算法威胁。
引用
@article{arxiv.2009.07632,
title = {Helping Users Tackle Algorithmic Threats on Social Media: A Multimedia Research Agenda},
author = {Christian von der Weth and Ashraf Abdul and Shaojing Fan and Mohan Kankanhalli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.07632},
year = {2020}
}
备注
This work has been accepted to the "Brave New Ideas" track of the ACM Multimedia Conference 2020