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斯坦福大学的学者们发现,搜索结果不存在党派偏见

在对2018年美国大选中所有联邦政府官员候选人的搜索结果进行审计后,斯坦福大学(Stanford)的学者们没有发现支持或反对任何一方的政治偏见的证据。

近几个月来,人们开始质疑大型科技公司对人们在网上看到的新闻和信息所具有的无与伦比的影响力。搜索引擎结果中潜在的政治偏见和审查是对话的重要部分。这家公司有充分的理由吗?

为了评估搜索结果中的政治偏见,斯坦福大学(Stanford)的研究人员把重点放在了评估谷歌搜索结果首页上的新闻来源,这些新闻来源是为参加2018年美国大选的联邦政府官员提供的。(图片来源:Getty Images)

根据斯坦福大学(Stanford)学者最新发表的研究报告,在一个热门搜索引擎的算法中,似乎不存在支持或反对任何一个主要政党的政治偏袒。

斯坦福大学的学者们在6个月的时间里审查了谷歌搜索结果的第一页,这些结果是针对2018年美国大选中每一位联邦政府官员的搜索结果。在对从搜索引擎中抓取的约400万个url进行了系统审计后,他们发现来自政治光谱两端的来源并没有被排除在搜索结果之外。在很大程度上,研究人员发现新闻来源通常持有相对中立的观点。

“我们的数据表明,Google’s搜索算法不是偏见的政治路线,而是强调权威,“杰夫汉考克说,斯坦福的教授沟通人文与科学学院和作者的研究最近发表在《美国计算机协会在人机交互。“我认为,对在我们生活的许多方面发挥如此重要作用的大规模算法进行审计是至关重要的。我们需要能够相信,这些AI系统在重要方面存在偏见,没有审计,就很难评估这些不透明的算法。”

评估搜索媒体

互联网搜索在当今的政治进程中扮演着关键的角色。“最近的研究表明,与社交媒体相比,网络用户更有可能通过搜索发现和信任新闻,”计算机科学博士候选人、该研究的第一作者达娜伊·梅塔萨(Danae Metaxa)说。“我们还从包括白宫在内的许多来源听到担忧,认为搜索可能存在偏见(例如对保守媒体的偏见),声称我们的审计方法非常适合进行系统和彻底的调查。”

在他们的审计中,研究人员重点关注了出现在谷歌搜索查询的第一页上的新闻来源,该查询针对的是参加2018年联邦选举的每一位候选人。这其中包括3000多名候选人竞争美国225个席位。美国众议院和参议院。其中,有878名候选人参加了大选投票。

他们专注于谷歌搜索,只是因为它在网络搜索领域占主导地位。研究人员指出,大约90%的搜索是通过谷歌进行的。

党派偏见,政治偏见

为了评估搜索结果中的政治偏见,研究人员着重于评估出现在谷歌搜索结果首页上的新闻来源。研究人员指出,社交媒体平台、个人竞选网站和百科全书条目被排除在外,因为它们无法被有意义地贴上党派之分的标签。

研究人员使用了哈佛大学伯克曼·克莱因中心(Berkman Klein Center)研究人员创造的一种评分方法,对2016年美国总统大选的主流媒体报道进行了分析。在这项研究中,研究人员根据谁在Twitter上分享了他们的内容,给一个信息源分配了一个党派评分。他们调查了大约44,000名用户,这些人被他们贴上了可能是保守派或自由派的标签。他们的政治倾向取决于他们对两位大选党候选人——唐纳德•特朗普(Donald Trump)和希拉里•克林顿(Hillary Clinton)——的转发。用户很少同时转发两位候选人。从那里,研究人员能够评估党派之争。

在这里,Metaxa和他的同事将这些分数应用到谷歌搜索结果中出现的源。

研究人员检查了他们的数据集中党派偏见的分布,发现总的来说,候选人的搜索结果主要由中间派新闻来源组成,被中间偏左的新闻渠道所抵消。研究人员的确发现了两个高度党派化的消息来源高峰——左翼,尤其是右翼,但总的来说,他们没有发现对任何一方的偏见。他们在论文中报告说,分布大致正常,中间立场普遍存在。

Hancock说:“从信任的角度来看,这是一个好消息,但还需要更多层面的审计。”

现任者和挑战者的比较如何

研究人员还想知道,搜索引擎对候选人的搜索结果可能揭示了现实世界中选举的结果。

他们研究了搜索引擎如何将候选人的搜索结果与他们的在职状态进行比较。政治学家已经表明,在任者在他们的立场上比挑战者更温和、更中立。在这里,研究人员想知道搜索媒体是否会反映这一趋势。

研究人员发现确实如此。对现任候选人的搜索调查结果显示,与挑战者相比,党派之争程度“低得惊人”。

研究人员也很想知道这和选举结果有什么关系。

研究人员发现,选举获胜者和失败者有非常不同的搜索结果,但这些结果可能归因于候选人的在职地位。梅塔西亚指出,政治学已经表明,推动选举结果的一个主要因素是在职地位;现任者极有可能获胜。研究人员的数据与政治学理论一致,表明与挑战者相比,现任候选人的搜索结果更温和、更主流。

Metaxa认为,随着更多的工作,有可能使用搜索来获得对选举的实时洞察,就像一个数字投票机制。

其他合著者包括工程学院的阿南德·拉贾拉曼和文基·哈里纳拉扬教授詹姆斯·兰迪,以及伊利诺伊大学香槟分校的Joon Sung Park。

这项研究得到了约翰·s·詹姆斯·l·奈特基金会和斯坦福民主与互联网项目的支持。

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.stanford.edu/2019/11/26/search-media-biased/