Algoritmos de Búsqueda

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En la aviación, la caja negra es una fuente de conocimiento: un receptáculo de datos cruciales que puede ayudar a los investigadores a comprender la catástrofe.Entre las Líneas En tecnología, una caja negra es la ausencia de conocimiento: un término general que describe un sistema algorítmico con una mecánica que sus creadores no pueden -o no quieren- explicar.

Detalles

Los algoritmos, en este caso, son desconocidos, incontrolables e independientes de la supervisión humana, incluso cuando promueven contenidos extremistas, toman decisiones que afectan nuestra salud o actúan en violación potencial de las normas antimonopolio.

En informes de investigación y tribunales internacionales, Amazon, Google y otras plataformas tecnológicas han sido acusados de ajustar sus algoritmos de búsqueda para aumentar sus propias ganancias y eludir las regulaciones antimonopolio. Cada compañía niega haber interferido con sus respectivos algoritmos de búsqueda, y debido a la turbia mecánica de cómo funciona la búsqueda, probar las acusaciones es casi imposible.

Amazon supuestamente ajustó su algoritmo de búsqueda para priorizar los productos de marca privada, que le dan a la compañía una mayor ganancia, por encima de los artículos de la competencia, según un artículo de The Wall Street Journal de septiembre de 2019. Según el rotativo, Amazon reelaboró su herramienta de búsqueda para que cuando los resultados estén ordenados por relevancia, los artículos que son más rentables para Amazon aparezcan antes que los que podrían ser más populares o relevantes, pero que le harían ganar menos dinero. Algunos de estos productos incluyen la línea “Amazon Basics”, con productos como toallas de papel, baterías y ropa. El negocio de marcas privadas de Amazon representa solo el 1 por ciento de sus ventas al por menor, pero los ingenieros dijeron que fueron presionados por el equipo de ventas de marcas privadas del gigante minorista para que enfatizaran estos productos en la búsqueda. Los ingenieros anónimos que le contaron el cambio al Journal dijeron que habían protestado contra esa política, pero fueron ignorados. (Véase también más abajo, sobre el valor de los usuarios para Amazon.)

Amazon admite que tiene en cuenta la rentabilidad a la hora de mostrar sus productos, pero se niega a que reelaborara su herramienta de búsqueda para privilegiar sus propios productos frente a la competencia.Entre las Líneas En una declaración, un portavoz de Amazon escribió que, como lo haría cualquier tienda, consideran “la rentabilidad de los productos que enlistamos y presentamos en el sitio, pero es solo una métrica y no es de ninguna manera un impulsor clave de lo que mostramos a los clientes”.

La negación cuidadosamente redactada de Amazon muestra lo difícil que es probar que un algoritmo de búsqueda exhibe favoritismo o discriminación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Amazon no necesita incluir una métrica de rentabilidad en su fórmula para aumentar la rentabilidad de su negocio. El informe de la revista alega que los algoritmos de búsqueda de Amazon tienen en cuenta los proxies de rentabilidad. La compañía gana más dinero con ciertos productos que con otros, y si los productos más lucrativos tienen algo en común (tal vez dónde se venden o cómo se empaquetan), el seguimiento de esa variable podría teóricamente escalar con la rentabilidad. Los ingenieros dijeron al Journal que el comité de revisión de Amazon no aprobaría ningún cambio en el algoritmo a menos que también aumentaran la rentabilidad.

Amazon es increíblemente bueno en ganar dinero, por lo que la posibilidad de que esté privilegiando sus propios productos en su herramienta de búsqueda está haciendo sonar las alarmas. Amazon controla la comercialización, fabricación y distribución de sus productos de marca propia, así como el mercado en el que se venden. Aparejar el algoritmo de búsqueda, si las alegaciones son ciertas, solo aumentaría sus ventajas.

Últimamente, los mercados en línea han sido objeto de un renovado escrutinio por parte de los reguladores federales, tanto en Estados Unidos como en el extranjero, como parte de una conversación más amplia sobre la disolución de las empresas de tecnología y la imposición de mayores cargos por comportamiento anticompetitivo.Entre las Líneas En 2017, la Unión Europea impuso una multa de 2.700 millones de dólares a la empresa matriz de Google, Alphabet, por supuestamente empujar los sitios independientes de comparación de compras a la segunda o tercera página de los resultados de búsqueda, al tiempo que mostraba su propio widget en la parte superior de los resultados. Los comerciantes pagan a Google cuando los usuarios hacen clic en estos anuncios. Y a principios de septiembre de 2019, The New York Times informó que Apple modificó su algoritmo de App Store para privilegiar injustamente sus propias aplicaciones, sugiriendo Apple Music sobre Spotify cuando los usuarios buscaban “música”, por ejemplo. (Apple negó esto al Times y, en una declaración, reiteró que su algoritmo tiene en cuenta una serie de factores).

Los algoritmos interpretan potencialmente millones de puntos de datos, y la ruta exacta desde la entrada hasta la conclusión puede ser difícil de aclarar.Si, Pero: Pero los efectos son claros. Esta es una asimetría muy poderosa: cualquiera puede notar un cambio en los resultados de búsqueda, pero es extremadamente difícil probar qué lo causó. Eso le da a los diseñadores de algoritmos una inmensa negación.

En 2016, por ejemplo, Bloomberg informó que Amazon Prime era mucho menos probable que ofreciera servicio el mismo día a suburbios predominantemente negros y latinos en Boston y Nueva York. El algoritmo que determina los vecindarios elegibles, explicó Amazon, fue diseñado para determinar el costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de proveer Prime, basado en la distancia del área de los almacenes, el número de miembros de Prime, y así sucesivamente. Esa explicación, reportó Bloomberg, fue un escudo para la elección de los diseñadores humanos de ignorar cómo la raza y la pobreza se correlacionan con la vivienda, y cómo esa desigualdad se replica en los productos de Amazon.

Los defensores de las técnicas algorítmicas como la minería de datos sostienen que estas técnicas eliminan los sesgos humanos del proceso de toma de decisiones.Si, Pero: Pero un algoritmo puede ser discriminatorio si los datos subyacentes lo son (véase).

Debido a su opacidad, los algoritmos pueden privilegiar o discriminar sin que sus creadores los diseñen para hacerlo, o incluso sin que sean conscientes de ello.

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Los algoritmos proporcionan a los que están en el poder lo que se ha dado en llamar “ignorancia estratégica” -esencialmente, una excusa que surge cuando es conveniente que los poderosos no sepan algo. El movimiento antimonopolio se basa en tratar de localizar a los humanos en algún lugar dentro de los enormes sistemas corporativos de la Gran Tecnología. Por mucho que las empresas intenten minimizar la responsabilidad personal (incluso en el tema de los algoritmos), son los humanos quienes construyen, entrenan e implementan los algoritmos. Los prejuicios y subjetividades humanas se codifican en cada paso del camino.

El Valor del Usuario para Amazon

Amazon, hace un tiempo, propuso un acuerdo interesante: si los usuarios descargaban la aplicación Amazon Assistant en su navegador, recibirían un crédito de 10 dólares.

Amazon Assistant es una extensión del navegador, un asistente de compras y una herramienta de recomendación, todo en uno. Pase el ratón por encima de un artículo mientras está comprando en otro sitio, y el asistente comparará el artículo que está viendo con otro similar disponible en Amazon. Por supuesto, cuando Amazon tenga el trato más barato, los usuarios probablemente elegirán ese en su lugar.Si, Pero: Pero el asistente también permite a Amazon el acceso a los datos del navegador de los usuarios: las URL de las páginas que visitan, los términos de búsqueda que los llevaron allí, los resultados de búsqueda y los metadatos sobre esas páginas. Amazon también ofreció el intercambio el año anterior, por un crédito de $5.

Un representante de Amazon dijo que la compañía valora la privacidad del consumidor y que el asistente es completamente opcional. “El uso de Amazon Assistant siempre cumplirá con nuestra Política de Privacidad y el aviso Acerca de Amazon Assistant Privacy. Amazon solo recopila información de los sitios web que los clientes ven donde podemos tener recomendaciones relevantes de productos o servicios. No conectamos esta información a la cuenta de Amazon de un cliente, excepto cuando interactúa con Amazon Assistant”, dijo el portavoz.

En una declaración adicional, Amazon aclaró que el Asistente no recopila información de identificación personal de los usuarios. “Los datos de productos o precios recopilados automáticamente por Amazon Assistant no están conectados a ningún identificador de clientes”, dice la declaración. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). “No usamos información de Amazon Assistant en nuestro negocio de publicidad.”

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Cuando se habla de datos de “compra” y “venta”, se suele utilizar una abreviatura para cualquier número de procesos algorítmicos intrincados por los que las grandes empresas se benefician del comportamiento de los usuarios. Esta es una metáfora imprecisa, y las empresas tienden a irritarla: el aviso de privacidad de Amazon afirma que la compañía “no está en el negocio de vender” datos de usuario, y Mark Zuckerberg dice lo mismo de Facebook tan a menudo que se ha convertido en una especie de broma.

Ambas corporaciones son técnicamente correctas. No venden información de los usuarios a terceros, sino que simplemente generan una gran parte de sus ingresos a partir del uso de esa información para vender publicidad dirigida.

Informaciones

Los datos y el dinero intercambian manos, aunque no directamente, y con muchos más actores involucrados que el usuario y la empresa. No tiene que comprar o vender datos de usuario para beneficiarse de ello.

Y además, estos datos nunca fueron realmente suyos, no exclusivamente. Google (o Bing o Yahoo) conoce los términos de búsqueda y las pulsaciones de teclas que llevaron a una compra específica. Amazon no está realmente “comprando” datos que usted “posee”, sino pagando por el acceso a una vena de datos que otras compañías ya están utilizando.
El intercambio de datos no es un mercado típico, y no puede ser entendido como tal. La gente no “posee” sus datos. Ni Facebook ni Amazon exactamente lo “compran” o “venden”. Recogen todo lo que pueden como una estrategia indirecta pero potente de generación de ingresos.

Para Amazon, el crédito auxiliar (secundario, subordinado)
no es una compra; es una inversión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). La compañía le está dando una pequeña cantidad de dinero ahora porque, en el futuro, hará mucho más de usted. Amazon utilizará sus datos de compra para mejorar su segmentación, dividiendo su enorme base de usuarios en categorías cada vez más refinadas que pueden ser seleccionadas de forma cada vez más específica. Eso es lo que Amazon está “comprando” aquí: las materias primas para sobrealimentar su objetivo. A largo plazo, es probable que pague dividendos: imagínese conectarse a Amazon e inmediatamente se le servirán sugerencias de productos de su tamaño preciso, rango de precios y estilo favorito. Ahora imagina que en la escala Amazon está recolectando estos datos adicionales.

Es un trato unilateral. Invertir en una mejor orientación de los anuncios no conlleva una inversión simultánea en el fortalecimiento de la privacidad, o en la capacidad de comprar de forma anónima o de estar libre de algoritmos de recomendación predictiva mejorados. De hecho, invertir en una significa perder las otras. El derecho a la privacidad no se puede recomprar, pero se puede vender.

Autor: algo Cambó

Véase También

Big data, minería de datos, algoritmos, discriminación, discriminación en el empleo, derechos civiles, justicia procesal, justicia sustantiva, desigualdad

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