AI

レコメンドによるフィルターバブルがあなたの考えを変える

インターネット製品におなじみのレコメンドは、さまざまな情報への露出を狭め、ユーザーの関心を変える自己強化パターンにつながる可能性がある。

アドテク

Googleがファーストプライスオークションを導入した経緯

Google Ad Managerが2019年秋、1位価格オークションを導入しました。ヘッダー入札に代表される独立系アドテクの圧力の結果ですが、Googleの優位は揺らいでいません。

デジタルマーケティング

サードパーティCookieの終焉 GDPRとITPの包囲網

欧州の一般データ保護規則（GDPR）やAppleのIntelligent Tracking Prevention（ITP）により、サードパーティCookieを利用してターゲティングするのがさらに難しくなっています。

アドテク

Cookieは滅び、大手テクノロジー企業は繁栄した

サードパーティCookieの死は、インターネット経済がAOLのようないくつかの大企業に分割統治されていた20年前の状況に戻る、きっかけになるかもしれません。

デジタル経済

Facebookの政治広告は米大統領選挙最大の不安要因

Facebookは政治広告を停止しないばかりか、政治広告に対するファクトチェックもしない方針だ。内部事情を知る元従業員、現職の従業員からポリシーへの疑義が呈されているが、Facebookは現状、ビジネスを最優先する方針を示している。

監視

あなたのオンライン行動から属性、性的指向、性格を理解できる

人々の属性情報を「デジタル・フットプリント（足跡）」から高い精度で予測する研究がある。個人の特性と属性は、人間の行動のデジタル記録から予測可能だ。

デジタルマーケティング

コンピューターの方があなたの性格をよく理解できる

コンピュータベースの人格判断が、人間が行うものよりも正確とする研究が行われた。わずか60のFacebookのいいねであなたの性格を適格に予測できる。

AI

アルゴリズムバイアスと公平性の議論は急を要する

機械学習の発展とともに社会に実装されるアルゴリズムが増えているが、アルゴリズムに致命的なバイアスがあり、社会に決定的な影響を与えている例が指摘されている。「アルゴリズムの公平性」「説明可能なAI」と定義された新しい社会の課題が生まれ、様々なステークホルダーによってその解決が図られている。

AI倫理

AI犯罪予測の功罪 社会のバイアスを強化する危険性

近年米国の警察は犯罪予測ソフトウェアを採用している。現実の現象を機械学習モデルが強化する「フィードバックループ」の可能性、人種的偏見の永続化等を助長する危険性も指摘されている。

AI倫理

再犯予測アルゴリズムが示した公平性のトレードオフ

米国の一部の州では、再犯予測アルゴリズム「COMPAS」が使用され、裁判を待っている被告人を保釈するには危険すぎるかを決定するようになった。場合によっては、黒人が白人よりも、高リスクとして誤って分類される可能性がかなり高い。これがアルゴリズムの「公平性」をめぐる議論を引き起こした。何を持って公平と呼べばいいか。

計算社会科学

Twitterは人間社会の大きな手がかりを与えてくれる

Twitterは、人間が複雑な社会システムの中でどのように感じ、機能するかを研究したい科学者にとってかけがえのないデータソースでもある。

デジタル経済

キラーアクイジション 競合の芽を摘む電撃的買収

キラーアクイジション（キラー買収）は キラーアクイジション（キラー買収）は競合の登場を事前に抑えつけ、産業カテゴリの寡占を維持、または深める買収を指す。寡占傾向の強いテクノロジー・メディア・通信（TMT）業界における「ビッグテック規制」の中心的な話題のひとつだ。