OPINIE - Diversiteit in nieuwsalgoritmes

(08-03-2021) Opiniestuk door het NewsDNA team

NewsDNA is een interdisciplinair vierjarig onderzoeksproject (2018-2022) met als hoofddoel het ontwikkelen en testen van een algoritme dat nieuwsdiversiteit gebruikt als een belangrijke motor voor gepersonaliseerde nieuwsaanbevelingen. In de context van dit project hebben we een opiniestuk geschreven waarin wordt uitgelegd wat een diversiteitsalgoritme is en hoe gepersonaliseerde diversiteit kan worden gebruikt om nieuwsartikelen aan te bevelen.

Inleiding

Digitalisering heeft het belang van algoritmes in de samenleving vergroot, evenals bij de productie en consumptie van nieuws. De huidige nieuwsaanbevelingssystemen zijn echter te simplistisch omdat ze geen rekening houden met inhoud gerelateerde statistieken, zoals de mate van controverse of sentiment. In plaats daarvan bevelen ze nieuws aan op basis van populariteitsstatistieken. De wisselwerking tussen menselijk handelen en algoritmen kan leiden tot minder diversiteit in de opvattingen waaraan het publiek wordt blootgesteld -gewoonlijk aangeduid als de "filterbubbel".

In het multidisciplinair project NewsDNA trachten communicatiewetenschappers en onderzoekers uit taalkunde, rechten en computerwetenschappen, een algoritme te ontwikkelen dat personalisatie en privacy met elkaar in balans brengt en nieuwsdiversiteit bevordert.

De onderzoekers van mict die in dit project betrokken zijn schreven onderstaand opiniestuk over gepersonaliseerde diversiteit.

Ook algoritmes kunnen divers zijn

De laatste tijd is het debat rond de maatschappelijke verantwoordelijkheid van de grote internetplatformen in een versnelling terecht gekomen. Met de Amerikaanse presidentsverkiezingen als toppunt zijn kwesties over de rol van Facebook en consoorten bij de polarisatie van het publieke debat en daarbij ook de fragmentatie van de samenleving schering en inslag. Terwijl beleidsmakers druk bezig zijn met de vraag hoe de big tech platformen beter gereguleerd kunnen worden, zijn de onderzoekers van #NewsDNA bezig de technologie die big tech big heeft gemaakt, te ontmantelen en in te zetten in de strijd tegen desinformatie, haatspraak en filter bubbels.

Filter bubbels

Eenenzestig procent van de Vlamingen gebruikt maandelijks sociale media om nieuws te lezen. Door de krant De Standaard te liken op Facebook, bijvoorbeeld, of de persoonlijke accounts van politici op Twitter te volgen, krijgen media-gebruikers informatie en nieuws te zien. Op die manier winnen sociale mediaplatformen terrein naast de traditionele nieuwsmedia in het voorzien van nieuws. Niet alleen sociale mediaplatformen, maar ook zoeksites zoals Google en Yahoo, spelen een steeds belangrijkere rol bij de informatie die wij te zien krijgen.

Wat die sociale mediaplatformen en zoeksites gemeen hebben is dat ze gebruik maken van gepersonaliseerde algoritmes om elke gebruiker een op maat gemaakte nieuwsfeed te laten zien. Door telkens persoonlijke data te gebruiken, kan men de gebruikers net die berichten aanbevelen die het dichts bij hun interesses aanleunen. Alhoewel deze personalisatiepraktijken deels aan de basis van het succes van de zogenoemde big tech liggen, kunnen ze mogelijks ook een polariserende werking op onze samenleving hebben.

Het probleem bestaat echter in de commerciële logica van deze gepersonaliseerde algoritmes. Zo zijn ze gemaakt om de aandacht van de gebruikers zo lang mogelijk vast te houden door, onder andere, gebruikers steeds nieuwe en boeiende berichten voor te schotelen. Omdat deze berichten zodanig afgestemd zijn op de interesses van de gebruiker, kan er op lange termijn echter een filter bubbel rond de gebruiker ontstaan. Zo krijgt men slechts een selectie van het nieuwsaanbod te zien, dat aangepast is aan de eigen interesses, waardoor men steeds minder berichten van buiten diens interesseveld te zien krijgt.

Diversiteitsalgoritme

Alhoewel filter bubbels en echokamers in de praktijk moeilijk vast te stellen zijn, kan er echter wel al geanticipeerd worden op de mogelijke gevolgen. Want naast een gediversifieerd nieuwsaanbod in de journalistiek, is een gediversifieerde nieuwsconsumptie door nieuwslezers cruciaal voor een goedwerkende democratie. Het eerste verzekert echter het tweede niet, en dat de plaats van nieuwsconsumptie verschuift van de traditionele nieuwsmedia naar de sociale-mediaplatformen, waar commerciële algoritmes te werk gaan, maakt het consumeren van divers nieuws er niet makkelijker op.

Dat is dan ook waarom de onderzoekers van het project #NewsDNA aan de Universiteit Gent een diversiteitsalgoritme ontwikkeld hebben. Dit diversiteitsalgoritme biedt nieuws aan dat we in de eerste plaats niet of minder routineus zouden consumeren (omdat het onderwerp minder aansluit bij onze interesses). In tegenstelling tot het commerciële algoritme, die meer van hetzelfde aanbeveelt, doet het diversiteitsalgoritme het omgekeerde, namelijk meer van het andere aanbevelen. Op die manier wordt het algoritme ingezet om ons gedrag een klein beetje bij te sturen en ons net wel datgene te laten lezen dat ons beeld van de samenleving kleurrijker zou maken. In hun doelstelling om mensen meer uiteenlopende onderwerpen te laten lezen, zijn de onderzoekers van #NewsDNA alvast geslaagd. Mensen lazen significant diverser wanneer de artikels aanbevolen werden door het diversiteitalgoritme, dan door een commercieel algoritme.

Gepersonaliseerde nieuwsdiversiteit

We mogen het kind echter niet met het badwater weggooien. Er valt ook veel te leren van de manier waarop Facebook en co hun algoritmes gebruiken. Gepersonaliseerde aanbevelingen, die automatisch gegenereerd worden door algoritmes, zijn van onschatbare waarde omdat het burgers net beter kan bedienen in zijn individuele behoeftes. Een samenleving bestaat immers uit verschillende groepen mensen, elk met hun eigen interesses en gewoonten. Wanneer een algoritme echter als enige doel heeft onze aandacht zo lang mogelijk vast te houden en ons enkel datgene te laten lezen waarin wij het meest geïnteresseerd zijn, wordt de positieve kracht van grootschalige personalisatie overmeesterd door een dubieuze commerciële logica.

De vraag die hieruit volgt is dan ook de volgende. Kunnen we ‘best of both worlds’ hebben? Kunnen we burgers op een efficiënte manier blijven informeren door personalisatie én de potentiële gevaren achterwege laten door een diverse nieuwsconsumptie te stimuleren? De onderzoekers van #NewsDNA zeggen alvast ja. Met hun diversiteitsalgoritme worden nieuwsartikelen aanbevolen die leiden tot een diverse nieuwsconsumptie en ook afgestemd zijn op de persoonlijke voorkeuren van de lezer. Het doel van het algoritme blijft namelijk om de nieuwslezers uiteindelijk diverser te laten lezen, maar dan geleidelijk aan. Het algoritme zal vooral blijven rekening houden met de onderwerpen waarin de nieuwslezer reeds geïnteresseerd is, bijvoorbeeld, lokaal nieuws over de stad Gent, maar zal dan vooral proberen te diversifiëren welke onderwerpen aanbevolen worden. Dit wil zeggen dat zelfs wanneer het algoritme rekening houdt met de interesses van de gebruiker, het ook de nodige diversiteit kan aanbevelen in termen van onderwerpen. Gepersonaliseerde diversiteit zou dan mogelijks de nieuwe norm kunnen worden in een wereld waar ook in de journalistiek er meer en meer gebruik wordt gemaakt van algoritmes

Contactpersonen: dr. Peter Mechant en Prof. dr. Lieven De Marez

Auteurs: Manou Boey, Glen Joris en dr. Kristin Van Damme