Aanbevelingen in Academische Sociale Media: de invloed van algoritmische bemiddeling op wetenschappelijke communicatie

Wetenschappelijke communicatie wordt in toenemende mate bemiddeld door Academic Social Media (ASM)-platforms, die de functies van een wetenschappelijk archief combineren met sociale-mediafuncties zoals persoonlijke profielen, volgers en commentaren. In ASM is algoritmische bemiddeling verantwoordelijk voor het filteren van de inhoud en het distribueren ervan in gepersonaliseerde individuele feeds en aanbevelingen op basis van afgeleide relevantie voor gebruikers. Als communicatie tussen onderzoekers echter verweven is met deze platforms, op welke manieren geven de aanbevelingsalgoritmen in ASM dan vorm aan wetenschappelijke communicatie? Wetenschappelijke literatuur heeft onderzocht hoe inhoud wordt gemedieerd in datagestuurde omgevingen, variërend van sociale-mediaplatforms tot specifieke apps, terwijl algoritmische bemiddeling in wetenschappelijke omgevingen verwaarloosd blijft. Dit proefschrift vertrekt van het uitgangspunt dat ASM-platforms sociaal-culturele artefacten zijn die zijn ingebed in een wederzijds vormende relatie met onderzoekspraktijken en economische, politieke en sociale arrangementen. Daarom kunnen implicaties van algoritmische bemiddeling worden bestudeerd via het artefact zelf, de praktijken van mensen en de sociale/politieke/economische regelingen die dergelijke interacties beïnvloeden en erdoor worden beïnvloed. De meeste onderzoeken naar ASM richten zich op één van deze elementen tegelijk, waarbij ofwel ontwerpelementen ofwel het gedrag van gebruikers op en percepties over dergelijke platforms worden onderzocht. In dit proefschrift wordt een veelzijdige benadering gevolgd om zowel het artefact als de praktijken en arrangementen te analyseren die door algoritmische bemiddeling worden doorlopen. Hoofdstuk 1 geeft een overzicht van de literatuur over ASM-platforms en legt de geschiedenis van algoritmische aanbevelingen uit, beginnend bij de eerste Information Retrieval-systemen tot de huidige Recommender-systemen, waarbij het gebruik van verschillende gegevens en technieken wordt benadrukt. Het hoofdstuk presenteert ook het bemiddelingskader en hoe het van toepassing is op ASM-platforms, voordat het proefschrift uiteen wordt gezet. De rest van het proefschrift is verdeeld in twee delen. Deel I richt zich op hoe aanbevelingssystemen in ASM bepalen wat gebruikers kunnen zien en hoe gebruikers omgaan met het platform. Deel II onderzoekt hoe onderzoekers op hun beurt betekenis geven aan hun online interacties binnen ASM. Het slot van hoofdstuk 1 toont de methodologische keuzes voor elk volgend hoofdstuk.

Deel I presenteert een case study van een van de meest populaire ASM-platforms waarin een walkthrough-methode werd uitgevoerd in vier stappen (interface-analyse, webcode-inspectie, octrooianalyse en bedrijfsonderzoek met behulp van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG)). In hoofdstuk 2 wordt aangetoond dat bijna alle inhoud in ASM-platforms algoritmisch wordt gemedieerd via mechanismen van profilering, informatieselectie en commodificatie. Ook wordt besproken hoe het bedrijf vermijdt om de werking van aanbevelingssystemen en het wederzijds vormende kenmerk van ASM-platforms uit te leggen. Hoofdstuk 3 onderzoekt de vervormingen en vooroordelen die ASM-platforms kunnen handhaven. De resultaten laten zien hoe profilering, dataficatie en prioritering het potentieel hebben om homogeniteitsbias, discriminatie, het Matthew-effect van cumulatief voordeel in de wetenschap en andere verstoringen te bevorderen.

Deel II bestaat uit twee empirische onderzoeken met deelnemers uit verschillende landen in interviews (n=11) en een onderzoeksspel (n=13). Hoofdstuk 4 presenteert de interviews gecombineerd met de show and tell-techniek. De resultaten tonen de perceptie van de deelnemer over ASM-mogelijkheden, die draaien rond zes hoofdthema's: (1) toegang krijgen tot relevante inhoud; (2) het bereiken van andere onderzoekers; (3) algoritmische impact op blootstelling aan inhoud; (4) zien en gezien worden; (5) vervagende grenzen van mogelijke ethische of wettelijke inbreuken, en (6) hoe meer ik geef, hoe meer ik krijg. We stellen dat algoritmische bemiddeling niet alleen een vertelling van het zelf construeert, maar ook een vertelling van de relevante ander in ASM-platforms, waarbij een beeld van de relevante ander wordt gevormd dat zowel participatief als productief is. Hoofdstuk 5 presenteert het ontwerpproces van een onderzoeksspel en de resultaten van de empirische sessies, waarbij deelnemers werden geobserveerd tijdens het spelen van het spel. Er zijn twee uitkomsten voor het onderzoek. Ten eerste, de menselijke waarden die onderzoekers hebben met betrekking tot algoritmische kenmerken in ASM, de meest prominente zijnde stimulatie, universalisme en zelfsturing. Ten tweede, de rol van de benadering van de onderzoeker (samenwerkend, competitief of ambivalent) in academische taken, die de consequente keuzes laat zien die mensen maken met betrekking tot algoritmische kenmerken en de motivaties achter die keuzes. De resultaten leidden tot vier archetypische profielen: (1) de samenwerkende lezer; (2) de concurrerende schrijver; (3) de samenwerkende verspreider; en (4) de ambivalente beoordelaar.

Het laatste hoofdstuk vat de manieren samen waarop ASM-platforms de percepties van mensen vormen en de strategieën die mensen gebruiken om de systemen te gebruiken ten behoeve van hun loopbaan, waarbij elke onderzoeksvraag wordt beantwoord. Hoofdstuk 6 bespreekt de implicaties van algoritmische bemiddeling voor wetenschappelijke communicatie en wetenschap in het algemeen. Het proefschrift eindigt met reflecties over menselijk handelen in datagestuurde omgevingen, de rol van algoritmische gevolgtrekkingen in de wetenschap en de uitdaging om de behoeften van individuele gebruikers te verzoenen met bredere doelen van de wetenschappelijke gemeenschap. Door dit te doen, is de bijdrage van dit proefschrift tweeledig, (1) het verschaffen van diepgaande kennis over het ASM-artefact, en (2) het blootleggen van verschillende aspecten van het menselijk perspectief bij het omgaan met algoritmische bemiddeling in ASM. Beide perspectieven worden besproken in het licht van sociale arrangementen die onderling worden gevormd door artefacten en praktijken.