审计谷歌搜索算法：衡量巴西、英国和美国之间的新闻多样性

本研究通过分析巴西、英国和美国的搜索结果，考察谷歌搜索算法对新闻多样性的影响。研究探讨了谷歌系统如何优先偏向有限数量的新闻媒体。利用算法审计技术，研究通过赫芬达尔-赫希曼指数(HHI)和基尼系数衡量来源集中度，揭示了显著的集中趋势。研究强调了进行跨多个搜索查询的水平分析的重要性，因为仅关注单个结果页面可能会掩盖这些模式。评估了流行度、政治偏见和时效性等因素对新闻排名的影响。研究结果表明搜索结果存在轻微左倾偏见，且偏向流行且通常是全国性的媒体。这种偏见加上优先处理近期内容的倾向，表明谷歌算法可能加剧现有的媒体不平等。通过分析迄今为止最大的数据集——221,863条搜索结果——本研究提供了关于算法如何塑造公众获取多样化新闻来源的全面纵向洞察。