Impact van digitale systemen: Kader + Social media en aangepaste ads

• ICT
• Secundair onderwijs

Impact van digitale systemen

Kader

Voorbeeld: profilering via sociale media

Wat we al kennen

Principes computationeel denken:

Impact van digitale systemen

Kader

Voorbeeld: profilering via sociale media

• stellen van hun gebruikers een persoonlijkheidsprofiel op
• bv. de interesses, de opinies, de natuur en de voorkeuren van iemand
• kan op meerdere manieren een impact hebben op de gebruikers van het platform
• Impact: gepersonaliseerde reclame

Principes computationeel denken

Decompositie
(Verken het probleem. Wat heb je nodig?)

Patroonherkenning

Abstractie

Algoritmes

Bespreking van de impact

Voorbeelden van mogelijke impact (niet limitatief):

Bespreking van de impact

Mogelijkheid tot veel dataopslag: Posts op sociale media worden door het betreffende platform zorgvuldig bijgehouden en blijvend gelinkt aan de gebruiker. Behalve de socialemediaposts worden ook het koop- en klikgedrag opgeslagen.

MAAR: Weten we wel waar en welke informatie er wordt bewaard? = transparantie?

Bespreking van de impact

Patronen: Zowel de de socialemediaposts als het koop- en klikgedrag van een een gebruiker worden gebruikt om een persoonsprofiel op te maken van die persoon. Aanbevelingsalgoritmes doen aanbevelingen die bv. gebaseerd zijn op bepaalde patronen die aanwezig zijn in het klik- en koopgedrag van de gebruiker. Ook op basis van het koop- en klikgedrag van gebruikers met ‘verwante’ interesses wordt de ervaring op het socialemediaplatform gepersonaliseerd.

Bespreking van de impact

Algoritmes: Met natural language processing (NLP), dus door het verwerken van natuurlijke taal, gaat men bijvoorbeeld in teksten op sociale media na of mensen zich positief of negatief uitlaten over bepaalde producten of bedrijven. Aanbevelingsalgoritmes leiden ertoe dat gebruikers gepersonaliseerde reclame krijgen.