Webbsökning är en integrerad del av vårt dagliga liv. Nyligen har det funnits en trend av personalisering i webbsökning, där olika användare får olika resultat för samma sökfråga. Den ökande personaliseringen leder till oro för Filter Bubble effekter, där vissa användare helt enkelt inte kan få tillgång till information som sökmotorernas algoritm beslutar är irrelevant. Trots dessa farhågor, det har varit lite kvantifiering av omfattningen av personalisering i webbsökning idag, eller de användarattribut som orsakar det. Mot bakgrund av denna situation ger vi tre bidrag. Först utvecklar vi en metodik för att mäta personalisering i webbsökningsresultat. Även begreppsmässigt enkelt, det finns många detaljer som vår metodik måste hantera för att korrekt tillskriva skillnader i sökresultat till personalisering. För det andra använder vi vår metodik för 200 användare på Google Web Search; vi finner att i genomsnitt 11,7% av resultaten visar skillnader på grund av personalisering, men att detta varierar kraftigt genom sökfråga och resultatrankning. För det tredje undersöker vi orsakerna till personalisering på Google Web Search. Förvånansvärt nog finner vi bara mätbar personalisering som ett resultat av sökning med ett loggat konto och den sökande användarens IP-adress. Våra resultat är ett första steg mot att förstå omfattningen och effekterna av personalisering på sökmotorer på webben idag.
I REF upptäcktes en filterbubbla-effekt vid Google Web Search i ett test med 200 användare.
Measuring personalization of web search
{'venue': "WWW '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}