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My News Feed is Filtered?: Awareness of news personalization among college students

Taylor & Francis
Digital Journalism
Authors:

Abstract

Personalization algorithms, widely used by digital media sources, filter and prioritize news in ways that may not be apparent to users. Savvy media consumers should be aware of how this technology is used to tailor news to their tastes. This two-part study examines the extent to which US college students are aware of news personalization, and the actions and criteria that affect news selection and prioritization. Interviews with one set of students (N = 37) focus on the news sources they use most often to begin a news search. A subsequent survey given to a second set of students (N = 147) focuses on Google and Facebook, two influential gatekeepers. Results show that students are largely unaware of whether and how news sources track user data and apply editorial judgments to deliver personalized results. These studies identify aspects of news personalization that warrant greater attention in college curricula.
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... Un primo elemento che caratterizza la dimensione esperienziale è la frequenza d'uso della piattaforma (Powers, 2017), cioè il tempo trascorso da un utente nella sua interazione con Tinder. L'uso frequente e regolare della piattaforma permette agli utenti di osservare modelli e dinamiche di adattamento dell'algoritmo; infatti, un utente particolarmente longevo sulla piattaforma dichiara: «Uso Tinder da quasi 8 anni, e certe dinamiche le vedo sempre che si ripetono. ...
... Inoltre, la consapevolezza che l'algoritmo utilizzi i dati forniti dagli utenti al momento dell'iscrizione, come le preferenze sui partner e gli interessi personali, è coerente con il funzionamento delle tecniche di classificazione e profilazione discusse da MacLeod e McArthur (2019). Queste credenze, pur non sempre corrette in tutti i dettagli, dimostrano una consapevolezza algoritmica che si sviluppa principalmente attraverso l'uso frequente, continuativo e multipiattaforma, confermando l'idea che la familiarità con la tecnologia favorisca una comprensione più profonda delle sue dinamiche (Powers, 2017). Al contrario, gli utenti con una percezione statica dell'algoritmo vedono il sistema come immutabile e predeterminato, basato esclusivamente sulle informazioni iniziali fornite. ...
... Hahn & Puybaraud (2012) also asserted that these students were skilled in filtering the large amounts of information they were confronted with. Yet, their knowledge of personalisation is often limited, as highlighted by Powers (2017) in a study of college students on news personalisation. However, there has been much debate about the emergence of a digital generation. ...
... The context and scope of online searches were important, and the categories outlined students' views of personalised filters in differing contexts. This study also showed that although students had developed strategies to help them conduct their online searches, when it came to personalised filters, there was a deficit in their knowledge, similar to Powers (2017), regardless of whether they were technology students or not. The literature review showed a chronological development of personalised filters and the issues surrounding these, from privacy concerns to the filter bubble of information created as a result of extensive personalisation. ...
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For networked learning to be successful, students need good information literacy skills. These skills will enable them to move away from being "passive recipients of digitally distributed information" (Wiske, 2011) to become critical thinkers willing to challenge, discuss, collaborate and connect with other learners and teachers. This small-scale study uses phenomenography to investigate students’ perceptions and experiences of personalised filters, which present a challenge for educators concerned with developing information literacy skills. Findings show that students are comfortable with filters to find basic information. However, for more complex ideas, students felt they needed to adopt sophisticated search strategies.
... subjek (Powers, 2017). Gelembung Filter: pengguna sering menemukan diri mereka terjerat dalam ruang gema di mana mereka sebagian besar menemukan ide-ide yang kongruen, yang dapat mengintensifkan polarisasi, terutama dalam skenario politik (Park & Park, 2024). ...
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Algoritma kecerdasan buatan (AI) memainkan peran penting dalam membentuk informasi yang diterima oleh publik melalui platform digital, seperti media sosial dan mesin pencari. Dengan menyaring konten berdasarkan preferensi pengguna, algoritma ini dapat menciptakan "gelembung informasi", yang membatasi paparan terhadap sudut pandang berbeda dan memperburuk polarisasi sosial. Penggunaan AI dalam komunikasi publik juga menimbulkan tantangan etis terkait bias, manipulasi informasi, dan ketidakadilan dalam penyebaran informasi. Artikel ini mengkaji dampak algoritma AI terhadap komunikasi publik, termasuk dampak sosialnya, serta perlunya regulasi untuk memastikan penggunaan AI yang adil dan transparan dalam ruang publik.
... Literatur allerdings nicht eindeutig belegt: Während einige Autor:innen darunter das hier beschriebene basale Wissen fassen, "that a dynamic system is in place that can personalize and customize the information that a user sees or hears" (Hargittai et al., 2020, S. 771), gehen andere Definitionen deutlich weiter und konzeptualisieren algorithmisches Bewusstsein als das Ausmaß, in dem Menschen korrekte Vorstellungen davon haben, was Algorithmen in spezifischen Medienumgebungen tun und welche Auswirkungen dies darauf hat, "how users consume and experience media content" (Zarouali et al., 2021, S. 2 (Eslami et al., 2016;Powers, 2017;Rader & Gray, 2015). Sie kamen dabei zu der Erkenntnis, dass das Wissen darüber in der Tat nur sehr schwach ausgeprägt zu sein schien. ...
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This handbook offers a comprehensive overview of the subjects and theories related to reception research. In 37 contributions, the questions and subjects of the discipline are presented, the current state of research is analysed and an outlook on open questions is given. The contributions thus provide a systematic approach to the state of research on each topic from a communication science perspective. The handbook is divided into four parts: (1) the basic concepts of media reception, (2) questions of attention and selection, (3) specific phenomena and modes of experience and (4) the most important contexts of media reception. Modern media effects theories can no longer do without analysing reception processes. The handbook therefore examines the processes before and during media use in detail. The handbook’s target readership is the broad specialist audience of communication science and its related subjects, such as sociology, psychology, political science, educational science as well as advanced students. With contributions by Stefanie Averbeck-Lietz | Anna Bartsch | Helena Bilandzic | Marco Dohle | Andreas Fahr | Luisa Gehle | Volker Gehrau | Alicia Gilbert | Uli Gleich | Anne Haage | Maren Hartmann | Uwe Hasebrink | Matthias R. Hastall | Andreas Hepp | Viktoria Heyer | Sarah Juricek | Anja Kalch | Veronika Karnowski | Christoph Klimmt | Thomas Koch | Anna Sophie Kümpel | Klara Langmann | Sophie Lecheler | Nicole Liebers | Christine Linke | Merja Mahrt | Jörg Matthes | Fabian Mayer | Teresa K. Naab | Brigitte Naderer | Stephan Niemand | Magdalena Obermaier | Özen Odağ | Zoe Olbermann | Daniel Possler | Elizabeth Prommer | Leonard Reinecke | Diana Rieger | Simon Sax | Svenja Schäfer | Christian Schemer | Daniela Schlütz | Anna Schnauber-Stockmann | Holger Schramm | Stephan Schwan | Ulrike Schwertberger | Philip Sinner | Denise Sommer | Monika Suckfüll | Freya Sukalla | Ralph Weiß | Werner Wirth | Carsten Wünsch | Tim Wulf
... We then performed back-translations to ensure accuracy. Algorithmic knowledge was measured with nine questions with yes/no options that gauged participants' understanding of social media algorithms (modified from Brodsky et al., 2020;Powers, 2017; see Table 1 in Appendix C for question items). The number of correct answers constituted the algorithmic knowledge index (possible range of 0 to 9, M = 6.12, ...
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While understanding how social media algorithms operate is essential to protect oneself from misinformation, such understanding is often unevenly distributed. This study explores the algorithmic knowledge gap both within and between countries, using national surveys in the United States (N = 1,415), the United Kingdom (N = 1,435), South Korea (N = 1,798), and Mexico (N = 784). In all countries, algorithmic knowledge varied across different sociodemographic factors, even though in different ways. Also, different countries had different levels of algorithmic knowledge: The respondents in the United States reported the greatest algorithmic knowledge, followed by respondents in the United Kingdom, Mexico, and South Korea. Additionally, individuals with greater algorithmic knowledge were more inclined to take actions against misinformation.
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Using the Internet means encountering algorithmic processes that influence what information a user sees or hears. Existing research has shown that people's algorithm skills vary considerably, that they develop individual theories to explain these processes, and that their online behavior can reflect these understandings. Yet, there is little research on how algorithm skills enable people to use algorithms to their own benefit and to avoid harms they may elicit. To fill this gap in the literature, we explore the extent to which people understand how the online systems and services they use may be influenced by personal data that algorithms know about them, and whether users change their behavior based on this understanding. Analyzing 83 in-depth interviews from five countries about people's experiences with researching and searching for products and services online, we show how being aware of personal data collection helps people understand algorithmic processes. However, this does not necessarily enable users to influence algorithmic output, because currently, options that help users control the level of customization they encounter online are limited. Besides the empirical contributions, we discuss research design implications based on the diversity of the sample and our findings for studying algorithm skills.
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Given recent global crises, the imperative to preserve and analyze online content has never been more vital to enhancing our comprehension of contemporary changes. This book, the outcome of the 5th international RESAW conference that convened experts from fifty disciplines across seventeen countries in Marseille in June 2023, tackles the multifaceted challenges of web archiving. It underscores the dual roles of web archiving, as cultural heritage and as essential source material for researchers delving into contemporary events and the evolution of digital culture. Through twenty chapters, it explores the development of web archiving and examines how technical, cultural, geopolitical, societal, and environmental shifts impact its conception, study, and dissemination.
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Social media platforms encourage connection, community, and expression , but have also been associated with negative consequences like social comparison and anxiety. This study examines how algorithms on Instagram, a popular platform heavily used by teenage girls, exacerbate these negative experiences. While prior research explores social media's downsides, it often overlooks the specific impact on this crucial demographic. Employing a critical feminist lens with an intersectional approach, we explore how race, gender, location, and socioeconomic status shape online interactions for teenage girls. Qualitative, semi-structured interviews with Instagram users reveal that algorithmic curation intensifies negative social comparison, impacting their platform usage and creativity. These findings align with existing literature highlighting the vulnerability of teenage girls on social media. This research informs policymakers by exposing the gendered inequities driven by algorithms. By understanding these complexities, we can advocate for policies that protect vulnerable users and promote healthier online experiences for teenage girls.
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Digitalization of the media is often discussed in terms of effects on the user. What is often overlooked are the motivations from users, on the individual level, for the acceptance of new technologies. This study explores what individual-level factors make up favorable opportunity structures for the implementation of news recommender systems (NRS). We conduct a cross-sectional survey ( n = 5073) in five countries (The Netherlands, Switzerland, Poland, the United Kingdom, and the United States) to analyze the correlations between users’ individual-level factors and their evaluations of NRS in terms of benefits and concerns. Our findings demonstrate universally critical evaluations of NRS and less-than-ideal conditions for the acceptance of NRS. We also show that while there are patterns of country differences, the perceived concerns of NRS are stronger overall and largely universal. Implications of these findings suggest a slow and intentional development and implementation of NRS rather than keeping pace with the fast development of technology.
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Facebook’s News Feed is an emerging, influential force in our personal information flows, espe- cially where news information is concerned. However, as the News Feed’s story selection mech- anism starts to supplant traditional editorial story selection, we have no window into its story curation process that is parallel to our extensive knowledge of the news values that drive tra- ditional editorial curation. The sensitive, trade-secret nature of the News Feed and its constant updates and modifications make a traditional, computer science-based examination of this algorithmic giant difficult, if not impossible. This study takes an alternative approach, using a content analysis of Facebook’s own patents, press releases, and Securities and Exchange Com- mission filings to identify a core set of algorithmic values that drive story selection on the Facebook News Feed. Informed by the principles of material culture analysis, it ranks these val- ues to create a window into Facebook’s curation process, and compares and contrasts Face- book’s story selection values with traditional news values, examining the possible consequences of one set of values supplanting the other. The study finds a set of nine News Feed values that drive story selection: friend relationships, explicitly expressed user interests, prior user engagement, implicitly expressed user preferences, post age, platform priorities, page relationships, negatively expressed preferences, and content quality. It also finds evidence that friend relationships act as an overall influence on all other story selection values.
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More and more aspects of our everyday lives are being mediated, augmented, produced and regulated by software-enabled technologies. Software is fundamentally composed of algorithms: sets of defined steps structured to process instructions/data to produce an output. This paper synthesises and extends emerging critical thinking about algorithms and considers how best to research them in practice. Four main arguments are developed. First, there is a pressing need to focus critical and empirical attention on algorithms and the work that they do given their increasing importance in shaping social and economic life. Second, algorithms can be conceived in a number of ways – technically, computationally, mathematically, politically, culturally, economically, contextually, materially, philosophically, ethically – but are best understood as being contingent, ontogenetic and performative in nature, and embedded in wider socio-technical assemblages. Third, there are three main challenges that hinder research about algorithms (gaining access to their formulation; they are heterogeneous and embedded in wider systems; their work unfolds contextually and contingently), which require practical and epistemological attention. Fourth, the constitution and work of algorithms can be empirically studied in a number of ways, each of which has strengths and weaknesses that need to be systematically evaluated. Six methodological approaches designed to produce insights into the nature and work of algorithms are critically appraised. It is contended that these methods are best used in combination in order to help overcome epistemological and practical challenges.
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Algorithms (particularly those embedded in search engines, social media platforms, recommendation systems, and information databases) play an increasingly important role in selecting what information is considered most relevant to us, a crucial feature of our participation in public life. As we have embraced computational tools as our primary media of expression, we are subjecting human discourse and knowledge to the procedural logics that undergird computation. What we need is an interrogation of algorithms as a key feature of our information ecosystem, and of the cultural forms emerging in their shadows, with a close attention to where and in what ways the introduction of algorithms into human knowledge practices may have political ramifications. This essay is a conceptual map to do just that. It proposes a sociological analysis that does not conceive of algorithms as abstract, technical achievements, but suggests how to unpack the warm human and institutional choices that lie behind them, to see how algorithms are called into being by, enlisted as part of, and negotiated around collective efforts to know and be known.
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This article explores the new modalities of visibility engendered by new media, with a focus on the social networking site Facebook. Influenced by Foucault’s writings on Panopticism – that is, the architectural structuring of visibility – this article argues for understanding the construction of visibility on Facebook through an architectural framework that pays particular attention to underlying software processes and algorithmic power. Through an analysis of EdgeRank, the algorithm structuring the flow of information and communication on Facebook’s ‘News Feed’, I argue that the regime of visibility constructed imposes a perceived ‘threat of invisibility’ on the part of the participatory subject. As a result, I reverse Foucault’s notion of surveillance as a form of permanent visibility, arguing that participatory subjectivity is not constituted through the imposed threat of an all-seeing vision machine, but by the constant possibility of disappearing and becoming obsolete.
Conference Paper
People are becoming increasingly reliant on online socio-technical systems that employ algorithmic curation to organize, select and present information. We wanted to understand how individuals make sense of the influence of algorithms, and how awareness of algorithmic curation may impact their interaction with these systems. We investigated user understanding of algorithmic curation in Facebook's News Feed, by analyzing open-ended responses to a survey question about whether respondents believe their News Feeds show them every post their Facebook Friends create. Responses included a wide range of beliefs and causal inferences, with different potential consequences for user behavior in the system. Because user behavior is both input for algorithms and constrained by them, these patterns of belief may have tangible consequences for the system as a whole.
Article
This article reflects the kinds of situations and spaces where people and algorithms meet. In what situations do people become aware of algorithms? How do they experience and make sense of these algorithms, given their often hidden and invisible nature? To what extent does an awareness of algorithms affect people's use of these platforms, if at all? To help answer these questions, this article examines people's personal stories about the Facebook algorithm through tweets and interviews with 25 ordinary users. To understand the spaces where people and algorithms meet, this article develops the notion of the algorithmic imaginary. It is argued that the algorithmic imaginary – ways of thinking about what algorithms are, what they should be and how they function – is not just productive of different moods and sensations but plays a generative role in moulding the Facebook algorithm itself. Examining how algorithms make people feel, then, seems crucial if we want to understand their social power.
Article
Every day automated algorithms make decisions that can amplify the power of businesses and governments. Yet as algorithms come to regulate more aspects of our lives, the contours of their power can remain difficult to grasp. This paper studies the notion of algorithmic accountability reporting as a mechanism for elucidating and articulating the power structures, biases, and influences that computational artifacts exercise in society. A framework for algorithmic power based on autonomous decision-making is proffered and motivates specific questions about algorithmic influence. Five cases of algorithmic accountability reporting involving the use of reverse engineering methods in journalism are then studied and analyzed to provide insight into the method and its application in a journalism context. The applicability of transparency policies for algorithms is discussed alongside challenges to implementing algorithmic accountability as a broadly viable investigative method.
Article
Source: Democracy Now! JUAN GONZALEZ: When you follow your friends on Facebook or run a search on Google, what information comes up, and what gets left out? That's the subject of a new book by Eli Pariser called The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. According to Pariser, the internet is increasingly becoming an echo chamber in which websites tailor information according to the preferences they detect in each viewer. Yahoo! News tracks which articles we read. Zappos registers the type of shoes we wear, we prefer. And Netflix stores data on each movie we select. AMY GOODMAN: The top 50 websites collect an average of 64 bits of personal information each time we visit and then custom-designs their sites to conform to our perceived preferences. While these websites profit from tailoring their advertisements to specific visitors, users pay a big price for living in an information bubble outside of their control. Instead of gaining wide exposure to diverse information, we're subjected to narrow online filters. Eli Pariser is the author of The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. He is also the board president and former executive director of the group MoveOn.org. Eli joins us in the New York studio right now after a whirlwind tour through the United States.