Content
- El defecte algorítmic
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Transparència Vs. Trucant el sistema
Emportar:
Els algorismes socials són mesuraments freds, científics i basats en dades, però això no impedeix utilitzar-los de tot tipus de maneres artístiques.
En les dues dècades anteriors a la bombolla d’Internet, realment no sentíeu gaire la paraula algoritme tret que fóssiu un programador d’informàtica, aplicés matemàtiques majors o bé en una tecnologia d’ortografia, si existeix una cosa així. Avanceu aviat fins avui i hi ha "una aplicació per a això", és probable que també sigui un algorisme. Actualment, sembla que tots els angles de la nostra vida estan presidits per algorismes. Ells prediuen quins llibres voldrem comprar a Amazon, a qui potser voldríem fer amistat i potser, fins i tot, triar un potencial soul mate.
L’últim algoritme és el que potser no coneixeu o no, però, en els darrers anys, ha saltat a la banda de mesurament de les xarxes socials. Alguns grans jugadors (Klout, Kred i Peer Index per citar-ne alguns) afirmen poder mesurar la influència social d’una persona de forma numèrica ordenada. Tots tres utilitzen algoritmes complexos i aleatoris per calcular algun tipus de puntuació propietària per comparar la suposada influència de la gent. Això és més fàcil de dir que de fer-ho. Klout, per exemple, es va enfrontar a les crítiques per haver dotat al president dels Estats Units, Barack Obama, d'una puntuació més baixa, per la qual cosa el van considerar menys influent que l'estrella del teenybopper Justin Bieber. Això només es va revertir a l'agost de 2012, quan Klout va modificar el seu algorisme per lligar la rellevància de la pàgina de Viquipèdia (i per tant tenir en compte més dades del món real.)
Per a mi, però, aquestes noves mesures de popularitat al web em plantegen algunes preguntes. Com, hi ha moltes coses a les nostres vides que tractem de convertir en un algorisme? Què pot dir-nos realment un algoritme i on es troba en breu? I què són les ramificacions quan ho fa?
El defecte algorítmic
Utilitzant com a exemple els llocs de mesurament de les xarxes socials, està clar que tots tenen un defecte important: L’algorisme analitza la “influència” de l’usuari en un buit, i els llocs ofereixen poc en la forma de mesurar el que aquestes persones fan fora de línia. D’una manera o una altra, tots aquests llocs en qüestió premien d’alguna manera al participant per implicar-se més i connectar-se a més xarxes de xarxes socials. Klout, per exemple, demana als usuaris que connectin cada compte de xarxes socials actiu amb el servei i treballa en interacció a,, Google+, LinkedIn, Foursquare i altres llocs de xarxes socials juntament amb altres dades en línia disponibles públicament (com la pàgina de Viquipèdia). Per descomptat, aquests algoritmes exactes són propietaris i, per tant, es tracten de trams. Però això també és part del problema. Al cap i a la fi, si hi ha mancances en els algoritmes de qualificació dels càlculs, l’usuari mitjà en té coneixement?
En algunes de les meves primeres experiències amb l'ús de Klout, poques setmanes després de tuitejar un broma sobre la meva farmàcia CVS local, el lloc havia creat una categoria i em va declarar “influent” en el CVS, basat només en alguns re-tweets de la meva broma. És evident que això em proporciona més crèdit del que mereixo pel que fa a la influència d’aquest tema.
Hi ha tot tipus d’altres problemes amb l’ús d’algoritmes per calcular les coses, sobretot si es tracta d’un algoritme aleatori que utilitza dades aleatòries. Per exemple, vaig preguntar a Andrew Grill, el conseller delegat de Kred, sobre la capacitat de Kred de detectar seguidors adquirits o comptes falsos, als quals molts usuaris d’alt perfil han estat acusats d’abusar en els darrers mesos. (Obteniu més informació sobre això en The Economics of Fake Followers.)
"No podríem tenir aquesta mesura en l'algorisme", va dir Grill. "No hi hauria cap manera de detectar un fals positiu, com ara un sobrenet legítim de seguidors, segons una aparició de televisió".
Aquest dilema és un exemple primordial de quan els algorismes fracassen; Si bé els algorismes poden determinar dades, no són tan bons per interpretar què significa.
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
"El problema de les eines de control de les xarxes socials és que els ordinadors poden veure si s'utilitza un nom, però no poden dir la paraula o si la menció és una impressió positiva o negativa", va dir Mike Byrnes, de Byrnes Consulting, una empresa que proveeix. serveis de planificació i estratègia de màrqueting empresarial.
"A mesura que les marques vulguin vendre més productes i serveis en el futur, buscaran influencers socials per ajudar-los a fer-ho", va dir Byrnes. "La meva suposició és que es farà un gran esforç en la qualificació de cada persona i marca mitjançant mitjans socials per ressaltar els millors mercats objectius de referència en línia".
Això vol dir que aquests relativament nous algorismes socials són molt més que una guerra de ego o un concurs de popularitat. Cada cop més, els diners reals es negocien mans com a resultat d’aquests algoritmes, ja sigui per mitjà del màrqueting que la gent realitza en línia o bé pels propis proveïdors d’algoritmes (Klout, PeerIndex i Kred donen incentius als seus patrocinadors per obtenir guanys en la influència dels usuaris).
I si els usuaris no saben com s'estan calculant les seves puntuacions, definitivament estan en desavantatge.
"Els usuaris sempre han de saber com es calcula la seva puntuació, publiquem com calculem la nostra puntuació directament al nostre lloc web", em va dir Grill.
Transparència Vs. Trucant el sistema
Sembla un inici, però un dels problemes de transparència en un algorisme és que es pot jugar. Penseu en els usuaris de SEO de barret negre que realitzaven trucs com la confecció de paraules clau tan bon punt es va descobrir que les paraules clau eren part de l’algorisme de resultats de cerca. De manera que, quan les empreses oculten com es calculen els algoritmes, posen els usuaris en desavantatge. Però quan els algorismes es tornen massa transparents, també es poden tornar pràcticament inútils. Això també posa en desavantatge els usuaris, o almenys honestos.
Sobre aquest darrer punt, un portaveu de Klout em va dir que "per mantenir la integritat de la puntuació, no divulgarem tot l'algorisme ni com el desenvolupem ..."
Això sembla raonable, però crec que es justificaria almenys una explicació en aquests llocs sobre la base de l'algorisme, sobretot perquè aquestes empreses continuen prestant la nostra informació amb els seus API.
Tots sabem que els algorismes solen ser molt reductors; Aquesta és la seva naturalesa. Crec que el veritable problema és que nosaltres i les empreses que construeixen aquests algoritmes ens costa molt que no hi hagi límits significatius sobre allò que ens poden dir sobre el gran i complicat món que vivim.
A mesura que aquests llocs es desenvolupin i milloren, també ho seran els seus algoritmes. Tot i que no tots necessitem un títol en informàtica per si mateix, la gent haurà de comprendre cada cop més fins a quin punt els algoritmes poden i no ens poden ajudar en la nostra vida.
Jo, per primer, em pregunto com seria si els llocs de cites animessin els usuaris a contactar amb aquells que estaven decidits a ser el pitjor. Al cap i a la fi, algunes coses de la vida són totalment imprevisibles. O almenys eren lliures de pensar-ho fins que un algoritme millor demostri el contrari.