Biased behavior in web activities: from understanding to unbiased visual exploration

Las tendencias actuales en la Web apuntan hacia la personalización de contenido, lo que no sería un problema en un mundo uniforme y sin sesgos, pero nuestro mundo no es ni uniforme ni libre de sesgos. En esta tesis planteamos la hipótesis de que los sesgos sistémicos y cognitivos que afectan a las personas en el mundo físico también afectan el comportamiento de éstas al explorar contenido en la Web. Proponemos que es posible fomentar una disminución en el comportamiento sesgado a través de una mirada holística que incluye cuantificación de sesgos, formulación de algoritmos, y diseño de interfaces de usuario. Estas tres partes del proceso propuesto son implementadas utilizando técnicas de Minería de la Web. A su vez, son guiadas por las Ciencias Sociales, y presentadas a través de sistemas Casuales de Visualización de Información. Seguimos un enfoque transversal en el cual se aplica este proceso con diferentes niveles de profundidad a lo largo de tres casos de estudio en Wikipedia y Twitter. Como resultado, observamos que los sesgos presentes en el mundo físico efectivamente se ven reflejados en plataformas Web, afectando el contenido, la percepción y el comportamiento de las personas. A través del análisis transversal de los casos de estudio, se presentan las siguientes conclusiones: 1) las herramientas de Minería de la Web son efectivas para medir y detectar comportamiento sesgado; 2) las técnicas de Visualización de Información enfocadas en personas no expertas fomentan el comportamiento no sesgado; y 3) no existen soluciones universales, y en adición a los contextos sociales y culturales, los sesgos deben ser considerados a la hora de diseñar sistemas. Para alcanzar estas conclusiones se implementaron sistemas "en la selva", evaluados de manera cuantitativa en un entorno no controlado, con un enfoque en métricas de participación y compromiso. El uso de dichas métricas es una contribución de la tesis, ya que probaron ser efectivas al medir diferencias en el comportamiento en sistemas exploratorios