Söksystem på sociala medier används ofta för att hitta information om pågående evenemang och människor. För ämnen med flera konkurrerande perspektiv, såsom politiska händelser eller politiska kandidater, formar partiskheten i de högst rankade resultaten i hög grad den allmänna opinionen. Fördomar uppstår dock inte enbart från en algoritm. Det är viktigt att skilja mellan den partiskhet som uppstår från data som fungerar som indata till rankningssystemet och den partiskhet som uppstår från rankningssystemet självt. I detta dokument föreslår vi en ram för att kvantifiera dessa distinkta förutfattade meningar och tillämpa denna ram på politiska frågor på Twitter. Vi fann att både indata och rankningssystem väsentligt bidrar till att ge varierande grad av partiskhet i sökresultaten och på olika sätt. Vi diskuterar konsekvenserna av dessa förutfattade meningar och möjliga mekanismer för att signalera denna partiskhet i sociala mediers söksystems gränssnitt.
Till exempel Kulshrestha et al. Ref föreslog en ram för att kvantifiera partiskhet i politiska frågor på Twitter.
Quantifying Search Bias: Investigating Sources of Bias for Political Searches in Social Media
{'venue': "CSCW '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}