Los servicios online tienen la capacidad de aprender las preferencias e intereses de los clientes individuales en base a su actividad en línea. Empleando este conocimiento los servicios en línea son personalizables. Este filtro de personalización se denomina “burbuja de filtro” y se construye mediante algoritmos ejecutados por los servicios a partir de las acciones del usuario. Sin embargo, los algoritmos utilizados por los servicios en línea no son públicos y se mantienen cuidadosamente ocultos, mientras que la burbuja de filtros de los usuarios influye mucho en la información a la que tienen acceso, lo que tiene un gran impacto en la sociedad. Por tanto, comprender adecuadamente los algoritmos empleados para generar las burbujas de filtro es una cuestión importante que sigue sin resolverse.

El objetivo de MyBubble es modelar la influencia de los algoritmos en la burbuja de filtro de los usuarios dentro del ecosistema de la publicidad online. Con este fin, este proyecto empleará una metodología desarrollada por los investigadores del equipo MyBubble. Esta metodología permite crear “personajes”, “bots” que visitan sitios web cuidadosamente seleccionados, conocidos como sitios web de capacitación, los cuales les asignan un comportamiento específico. Una vez que se ha creado el perfil de un personaje, los investigadores harán que éste visite los sitios web de capacitación y control. Los sitios web de control son aquellos desde donde se recopilan los anuncios que se muestran a nuestro personaje. Se continuará visitando los sitios web de capacitación para que el personaje conserve su comportamiento durante toda la ejecución del experimento.

Los experimentos que planea ejecutar el proyecto siguiendo esta metodología permitirán revelar los sesgos algorítmicos existentes, cómo la personalización modifica el comportamiento de los algoritmos de publicidad en línea según las distintas personas que acceden a los mismos, y cómo los algoritmos cambian la burbuja de filtro cuando la persona modifica su comportamiento.