Proč lidé klikají na zprávy? A jsou počty kliknutí nějakým způsobem vypovídající

Proč lidé klikají na zprávy? A jsou počty kliknutí nějakým způsobem vypovídající o kvalitě? Užitečné zamyšlení a výsledky testu najdete v Clicks are an “unreliable seismograph” for a news article’s value — here’s new research to back it up

Screen-Shot-2019-02-14-at-10.00.15-AM.png

Reklamy

Nová studie tvrdí, že Google uživatele manipuluje  do konstantního sledování.

Nová studie tvrdí, že Google uživatele manipuluje  do konstantního sledování. Původcem studie je Norwegian Consumer Council, známý již z předchozích kritických postojů vůči Google. Jejich zjištění je částečně na hraně, ale může mít vliv na striktnější a zodpovědnější přístup Google k celé záležitosti – nejenom faktu samotného sledování, ale zásadně lepšího přístupu k tomu, zda a jak uživatelé rozumějí věcem s tím spojeným. Viz New study: Google manipulates users into constant tracking

2019-02-02 08_20_15-Window.png

 

Facebook v 27 % chybuje s odhady zájmů uživatelů a tím i v následném cílení reklamy.

Facebook v 27 % chybuje s odhady zájmů uživatelů a tím i v následném cílení reklamy. Zjistila to studie, která se ale týkala pouze USA. Kdyby totéž bylo zkoumáno v menších zemích a těch kde Facebooku vůbec nechápe tamní prostředí, bylo by to podstatně vyšší číslo.

Určitým způsobem je ale ještě horší, že 74 % uživatelů Facebooku v USA vůbec netuší, že si Facebook udržuje seznam jejich zájmů. Přitom se každý může na tenhle seznam podívat, může ho vymazat a také se může začít divit, co všechno si o něm Facebook nevymýšlel. Je to velmi užitečné i v tom, že pak snáze pochopí, proč se mu ukazuje nějaká reklama.

Viz Facebook is Wrong 27% of the Time When Detecting Users’ Interests [STUDY] a Jak zjistím představu Facebooku o mých zájmech. Jak nastavit cílení reklamy na Facebooku?

2019-01-22 17_14_20-Ad Preferences.png

Umělá inteligence má problém s předpojatostí.

Umělá inteligence má problém s předpojatostí. Začíná u toho, že data ze kterých se dnešní AI učí obsahují předpojatost. Objevuj se to například i v  Google Zprávách – pokud z textů ve zpravodajství začnete učit AI, tak se naučí stereotypy týkající se mužů a žen. Viz Researchers expose biases in datasets used to train AI models a What are the biases in my word embedding? (PDF)

2018-12-23 21_21_45-Window.png

Určit bot na Twitteru podle počtu tweetů za den? Velmi opatrně

Určit bot na Twitteru podle počtu tweetů za den? Velmi opatrně, upozorňuje The social bot research of Oxford and Co. is flawed. Věnuje se nedávno zveřejněné studii pátrající po botech na Twitteru, zejména těch co nějak ovlivňovaly volby. A upozorňuje na to, že kritérium 50 tweetů denně není použitelné. Hodně zajímavá analýza.

2018-12-21 20_06_07-The social bot research of Oxford and Co. is flawed..png

Diváci kabelovek v USA více věří nesmyslům než ti co sledují tisk nebo rozhlas.

Diváci kabelovek v USA více věří nesmyslům než ti co sledují tisk nebo rozhlas. Zajímavé zjištění, které bychom v Česku mohli zkusit ověřit na tom, že diváci Barrandov TV více věří nesmyslům a fake news než ti co se dívají na seriózní televizi, čtou seriózní tisk. Viz Poll: Cable news viewers more likely to believe political falsehoods than print, public radio consumers

Až uvidíte zprávu či video o dronu co narazil do letadla a urazil mu kus křídla, tak je to hoax, montáž.

 

Vědci prý umí odhalit na Twitteru boty využívané pro zesilování

Vědci prý umí odhalit na Twitteru boty využívané pro zesilování, tzv. „amplification bots“. Viz Researchers show how data science techniques can find Twitter ‘amplification bots’ kde nejzajímavější je, že objevili jako základní poznávací znamení to, že podezřelý tweet má více retweetů než Líbí. Za uměle posílené pak považují poměr 5:1. Pro fake účty sloužící jen k posilování pak plyne logicky i to, že zásadně retweetují (poznávací znamení má být že mají přes 90 % retweetů).

Amplification-Bot-Example.png