Inger Støjberg fra Danmarksdemokraterne, Pernille Vermund fra Nye Borgerlige, Alex Vanopslagh fra Liberal Alliance og Morten Messerschmidt fra Dansk Folkeparti under valgkampen i 2022. Foto: Bo Amstrup/Ritzau Scanpix
Mere Inger Støjberg fra Danmarksdemokraterne og Alex Vanopslagh fra Liberal Alliance, og mindre Mette Frederiksen fra Socialdemokratiet og SF’s Pia Olsen Dyhr.
Der var en af konsekvenserne under forrige års folketingsvalg, hvor et AI-system på Ekstra Bladet i højere grad anbefalede brugerne på ekstrabladet.dk at læse artikler med politikere på højrefløjen end de andre politiske partier.
Det viser et feltstudie lavet af forskere fra Institut for Kommunikation på Københavns Universitet. Undersøgelsen er en del af et forskningsprojekt, som Ekstra Bladet har taget initiativ til og været projektleder for.
Lille, signifikant forskel
Her fandt forskerne en lille – men statistisk signifikant – øget eksponering af Liberal Alliance, Danmarksdemokraterne, Nye Borgerlige og Dansk Folkeparti under valgkampen.
Testen af den kunstige intelligens fik dog ingen indflydelse på valgresultatet, forklarer Kasper Lindskow, chef for AI-enheden i JP/Politikens Hus.
Han siger, at forskydningerne er udtryk for et minimalt problem.
”Der er en effekt, der er signifikant, men den er meget lille, og den omfatter 1,5 procent af læsningen på ekstrabladet.dk,” siger han.
Teknologi er ikke neutralt
Alligevel rummer studiet en vigtig pointe.
Eksemplet viser nemlig, at nyhedsmedier skal være meget påpasselige med at bruge AI-personalisering til at finde relevante artikler for brugerne.
”Det her viser, at teknologi er ikke neutralt,” siger Kasper Lindskow.
Konkret blev Folketingets forskellige politiske partier og kandidater omtalt i 780 forskellige EB-artikler. Men partierne fik ikke samme eksponering.
Samlet set blev artikler om Alternativet, Socialdemokratiet, SF, Enhedslisten og Frie Grønne eksponeret mindre. Mens AI-anbefalingerne havde mindst indflydelse på eksponeringen af centrum-højrepartierne Venstre, De Konservative og Moderaterne.
Testet på 1,5 procent
Kasper Lindskow siger, at sagen viser, at man som medie skal holde øje med, hvad der kommer ud af algoritmer, der anbefaler læserne relevante artiklerne.
”Hvis man ikke gør det – og hvis man bruger det på hele sit nyhedsflow – så risikerer man at ende med et medie, som er noget helt end det, som det redaktionelt skulle være,” forklarer Kasper Lindskow.
Sådan fungerede personaliseringen på Ekstra Bladet
Under valgkampen i 2022 testede Ekstra Bladet kunstig intelligens til at finde relevante artikler fra ekstrabladet.dk til brugerne.
Det såkaldte recommender-system blev testet på 64.000 brugere, så 1,5 % af deres læsning på ekstrabladet.dk blev personaliseret på måder, som passede til deres smag.
Det var fx brugernes læsehistorik, der bestemte, hvilke historier de blev eksponeret for. Forskellige læsehistorikker betød med andre ord, at brugerne blev mødt med forskellige artikler i en del af nyhedsflowet.
Når artikler om højreorienterede partier endte med at blive en smule overeksponeret, er det sandsynligvis, fordi brugerne klikkede lidt mere på artikler om de højreorienterede partier i det ikke-personaliserede nyhedsflow. Og den tendens blev opprioriteret af AI-algoritmen.
Både positive og negative historier
Under valgkampen 2022 blev Ekstra Bladets recommender-system testet på 1,5 procent af nyhedslæsningen for 64.000 brugere, mens en kontrolgruppe på 16.000 brugere tilgik Ekstra Bladet, uden at AI var involveret.
Kasper Lindskow siger, at selv om artiklerne med de højreorienterede partier blev marginalt overrepræsenteret, har det næppe gavnet dem politisk, fordi der er tale om både positive og negative historier.
Nogle af erfaringerne fra projektet er samlet i en rapport udgivet af Platform Intelligence in News (PIN), som Ekstra Bladet er medforfatter på.
1 Kommentar
Du skal være logget ind med dit DJ-login for at kunne kommentere på artiklen.