TY - JOUR
T1 - Algoritmische verzuiling en filter bubbles
T2 - Een bedreiging voor de democratie?
AU - Zuiderveen Borgesius, F.J.
AU - Trilling, D.
AU - Möller, J.
AU - Eskens, S.
AU - Bodó, B.
AU - de Vreese, C.H.
AU - Helberger, N.
PY - 2016
Y1 - 2016
N2 - Beleidsmakers, wetenschappers en anderen vrezen dat gepersonaliseerd nieuws kan leiden tot filter bub- bles, unieke informatieruimtes voor iedereen. Filter bubbles zouden een gevaar vormen voor onze democratie. Op basis van de politieke voorkeuren van een gebruiker kan een gepersonaliseerde nieuwssite bepaalde onderwerpen of meningen bijvoorbeeld een meer of minder prominente plek geven. Er wordt gedacht dat personalisatie tot een nieuwe vorm van verzuiling kan leiden, waarbij gebruikers van online gepersonaliseerd nieuws weinig verschillende politieke ideeën tegenkomen. In deze bijdrage bespreken we empirisch onderzoek naar de omvang en effecten van personalisatie. Hierbij onderscheiden we zelfge- selecteerde personalisatie, waarbij mensen expliciet aangeven over welke onderwerpen zij informatie willen ontvangen, en vooraf geselecteerde personalisatie, waarbij algoritmes bepalen over welke onder- werpen gebruikers informatie ontvangen. We concluderen dat er tot nu toe weinig empirisch bewijs is dat de zorgen over filter bubbles rechtvaardigt.
AB - Beleidsmakers, wetenschappers en anderen vrezen dat gepersonaliseerd nieuws kan leiden tot filter bub- bles, unieke informatieruimtes voor iedereen. Filter bubbles zouden een gevaar vormen voor onze democratie. Op basis van de politieke voorkeuren van een gebruiker kan een gepersonaliseerde nieuwssite bepaalde onderwerpen of meningen bijvoorbeeld een meer of minder prominente plek geven. Er wordt gedacht dat personalisatie tot een nieuwe vorm van verzuiling kan leiden, waarbij gebruikers van online gepersonaliseerd nieuws weinig verschillende politieke ideeën tegenkomen. In deze bijdrage bespreken we empirisch onderzoek naar de omvang en effecten van personalisatie. Hierbij onderscheiden we zelfge- selecteerde personalisatie, waarbij mensen expliciet aangeven over welke onderwerpen zij informatie willen ontvangen, en vooraf geselecteerde personalisatie, waarbij algoritmes bepalen over welke onder- werpen gebruikers informatie ontvangen. We concluderen dat er tot nu toe weinig empirisch bewijs is dat de zorgen over filter bubbles rechtvaardigt.
M3 - Article
SN - 0771-7784
VL - 2016
SP - 255
EP - 262
JO - Computerrecht
JF - Computerrecht
IS - 5
ER -