Alexandria: A Library of Pluralistic Values for Realtime Re-Ranking of Social Media Feeds
Akaash Kolluri, Renn Su, Farnaz Jahanbakhsh, Dora Zhao, Tiziano Piccardi, Michael S. Bernstein
社交媒体反馈排名算法失败时,他们过于狭隘地关注参与作为他们的目标。 文献断言了这些算法应该解释的各种价值 - 从福祉到富有成效的话语 - 远远超过单个主题或理论所能封装的。 作为回应,我们介绍了社交媒体算法的值库:一组由78个值组成的多元化数据集,这些值在整个文献中阐述,实现为LLM驱动的内容分类器,可以单独或组合安装,用于社交媒体源的实时重新排序。 我们通过开发浏览器扩展Alexandria来调查这种方法,该扩展程序根据用户所需的值实时重新对X / Twitter提要进行排名。 通过定性(N=12)和定量(N=257)的两项用户研究,我们发现多样化的用户需求需要一个大的值库,从而实现更细微的偏好和更大的用户控制。 通过这项工作,我们认为,社交媒体排名算法中缺少的价值今天可以通过最终用户工具进行操作和部署。
Social media feed ranking algorithms fail when they too narrowly focus on engagement as their objective. The literature has asserted a wide variety of values that these algorithms should account for as well – ranging from well-being to productive discourse – far more than can be encapsulated by a single topic or theory. In response, we present a library of values for social media algorithms: a pluralistic set of 78 values as articulated across the literature, implemented into LLM-powered content...