Stell dir vor, du und deine Freunde versuchen, ein Computerspiel zu beeinflussen. Was passiert, wenn eine andere Gruppe das Gleiche versucht?
Hast du schon mal von Algorithmen gehört? Das sind wie die Regeln in einem Computerspiel, die entscheiden, was passiert. Diese Regeln werden immer wichtiger in unserem Alltag, zum Beispiel bei Empfehlungen auf YouTube oder bei der Bewertung von Texten. Manchmal wollen Menschen diese Regeln beeinflussen, um ihre eigenen Interessen zu fördern. Das nennt man „kollektive Aktion“.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Foschende haben herausgefunden, dass es große Unterschiede macht, wenn mehrere Gruppen gleichzeitig versuchen, einen Algorithmus zu beeinflussen. Eine Gruppe allein kann oft ihre Ziele erreichen, zum Beispiel, dass bestimmte Videos empfohlen werden. Aber wenn eine zweite Gruppe gleichzeitig aktiv ist, kann die erste Gruppe ihre Ziele nur noch zu 25 Prozent erreichen. Das bedeutet, dass die zweite Gruppe die Wirkung der ersten Gruppe stark verringern kann.
Wie haben sie das gemacht?
Die Foschenden haben ein neues System entwickelt, um zu untersuchen, wie verschiedene Gruppen mit Algorithmen umgehen. Sie haben Experimente mit Sprachmodellen und Empfehlungssystemen gemacht. Dabei haben sie zwei Gruppen gebildet, die jeweils versuchen, ihre eigenen Ziele zu erreichen. Sie haben untersucht, wie sich die Größe der Gruppen, ihre Ziele und ihre Strategien auf den Erfolg auswirken.
Warum ist das wichtig?
Diese Forschung ist wichtig, weil sie zeigt, wie komplex es ist, wenn mehrere Gruppen gleichzeitig versuchen, Algorithmen zu beeinflussen. Es ist wie ein Spiel, bei dem jeder versucht, die Regeln zu seinem Vorteil zu ändern. Die Ergebnisse zeigen, dass es wichtig ist, dass Algorithmen transparent sind und dass Menschen wissen, wie sie diese Systeme beeinflussen können. So können sie ihre eigenen Interessen besser vertreten und die Entwickler der Algorithmen zur Rechenschaft ziehen.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Foschenden, die diese Studie durchgeführt haben, heißen Aditya Karan, Nicholas Vincent, Karrie Karahalios und Hari Sundaram. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht.