Factors in Recommending Contrarian Content on Social Media

Polarization is a troubling phenomenon that can lead to societal divisions and hurt the democratic process. It is therefore important to develop methods to reduce it. We propose an algorithmic solution to the problem of reducing polarization. The core idea is to expose users to content that challenges their point of view, with the hope broadening their perspective, and thus reduce their polarity. Our method takes into account several aspects of the problem, such as the estimated polarity of the user, the probability of accepting the recommendation, the polarity of the content, and popularity of the content being recommended. We evaluate our recommendations via a large-scale user study on Twitter users that were actively involved in the discussion of the US elections results. Results shows that, in most cases, the factors taken into account in the recommendation affect the users as expected, and thus capture the essential features of the problem.Comment: accepted as a short paper at ACM WebScience 2017. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1703.1093

Discovering Polarized Communities in Signed Networks

Signed networks contain edge annotations to indicate whether each interaction is friendly (positive edge) or antagonistic (negative edge). The model is simple but powerful and it can capture novel and interesting structural properties of real-world phenomena. The analysis of signed networks has many applications from modeling discussions in social media, to mining user reviews, and to recommending products in e-commerce sites. In this paper we consider the problem of discovering polarized communities in signed networks. In particular, we search for two communities (subsets of the network vertices) where within communities there are mostly positive edges while across communities there are mostly negative edges. We formulate this novel problem as a "discrete eigenvector" problem, which we show to be NP-hard. We then develop two intuitive spectral algorithms: one deterministic, and one randomized with quality guarantee $\sqrt{n}$ (where $n$ is the number of vertices in the graph), tight up to constant factors. We validate our algorithms against non-trivial baselines on real-world signed networks. Our experiments confirm that our algorithms produce higher quality solutions, are much faster and can scale to much larger networks than the baselines, and are able to detect ground-truth polarized communities

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