Rentas de atención algorítmica ⇐ Proyectos de artículos

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'''Rentas de atención algorítmica''' es un concepto desarrollado en University College London|Instituto de Innovación y Propósito Público|Propósito Público del University College London en una serie de tres artículos patrocinados por Omidyar Network,
= Antecedentes y motivación =
Las rentas de atención algorítmica se basan en gran medida en la teoría de Herbert Simon (Herbert A. Simon) de los consumidores como "procesadores de información" y los desafíos de la toma de decisiones bajo una abundancia extrema de información en línea, cuyos productos basados ​​en algorítmicos, como los algoritmos de búsqueda de Google (Búsqueda de Google), ayudan a los consumidores. navegar.
La motivación del concepto
= Teoría =
La teoría general de las rentas de atención algorítmica, descrita en un artículo general de Mazzucato (O'Reilly, Strauss y Mariana Mazzucato) (publicado en Data & Policy por Cambridge University Press), es que La degradación de la calidad de la información algorítmica se manifiesta en línea como asignaciones por encima de lo normal de la atención del usuario a publicidad paga inferior o contenido adictivo, generalmente con miras a obtener más ingresos publicitarios de los anunciantes. Los usuarios pagan con un “renta de atención” (tiempo) y anunciantes con una renta pecuniaria, lo que hace de esta una teoría multilateral del poder de la plataforma, siguiendo la naturaleza multilateral de las plataformas.

En un artículo complementario de Strauss, O'Reilly y Mazzucato, centrándose en los fundamentos informativos del concepto con respecto al mercado de Amazon, señalan que los anunciantes que tienen que pagar por la visibilidad en Los resultados de búsqueda pueden ser los mismos que los de los vendedores externos en la plataforma, siendo la publicidad un mecanismo puro de extracción de renta de estos vendedores para aparecer en la parte superior de los resultados de búsqueda de productos. La idea es que, en virtud de que se asigna una mayor parte del espacio de la pantalla principal a la publicidad, los productos ya no pueden competir por sus méritos y deben pagar tarifas publicitarias cada vez más altas para tener acceso a los consumidores. A medida que los resultados orgánicos se degradan en la pantalla en favor de productos publicitarios pagados, el algoritmo ya no recompensa los productos más relevantes. En última instancia, el contenido pago desplaza los resultados orgánicos en posiciones inferiores, dada la fuerte predisposición de los usuarios a hacer clic en los primeros resultados de búsqueda mostrados (consulte la sección Evidencia).

== Atención Rentas y Poder de Mercado ==
Las rentas de atención son fundamentalmente una visión multilateral del poder de mercado de una plataforma, en la que el poder sobre un lado se utiliza para explotar al otro,
Según O'Reilly et al:

Al asignar la atención de los usuarios, la plataforma también está dando forma a la asignación de valor económico entre las partes interesadas que compiten en la plataforma, incluidos ella misma, sus usuarios, su ecosistema de proveedores externos y sus anunciantes. Los productores externos de una plataforma compiten entre sí, y los anunciantes compiten con estos productores y otros anunciantes por una cantidad fija de atención del usuario. No sólo la atención del usuario es finita, también lo es la estrecha ventana a la abundante información proporcionada por la pantalla, cuyo diseño de interfaz está controlado por la plataforma. Por lo tanto, cada asignación de atención del usuario puede generar una ganancia pecuniaria o un daño para una empresa, propietario de un sitio web o creador de contenido en el otro lado de la plataforma. La asignación de atención impulsa la asignación de valor''.
== Evidencia: Marketplace de terceros de Amazon ==
Rock, Strauss, O'Reilly y Mazzucato
El estudio se centra en los datos de resultados de búsqueda de productos de Amazon Marketplace durante 2023 y tiene como objetivo identificar los factores que influyen más significativamente en el comportamiento de clic de los consumidores, combinando conjuntos de datos únicos sobre los clics de los usuarios con los resultados de búsqueda de Amazon. Los hallazgos muestran una fuerte correlación entre la prominencia visual de un producto en la pantalla (denominada "cuota de atención") y la probabilidad de que reciba clics del usuario. Se descubrió que esto era cierto incluso en los casos en que los productos tenían un precio más alto o calificaciones inferiores que otros, pero simplemente tenían una mayor prominencia visual. Dentro de los cinco primeros resultados de búsqueda, que normalmente incluyen hasta cuatro anuncios, el estudio observó que ni una disminución en la relevancia del producto ni un aumento en el precio disuadieron sustancialmente a los consumidores de hacer clic. Este comportamiento indica, sostiene el autor, que los consumidores a menudo eligen productos que los algoritmos de Amazon muestran de manera más destacada, en lugar de buscar exhaustivamente las opciones más adecuadas. El estudio confirma el hallazgo común de que los usuarios tienen una heurística de "sesgo de posición" (los clics son impulsados ​​por la posición de la pantalla), que Amazon ha podido explotar.
Empíricamente, los hallazgos del estudio sobre publicidad son que casi un tercio (31,8%) de los tres productos con más clics en los resultados de búsqueda más populares en el Marketplace de terceros de Amazon son resultados patrocinados (publicitarios). Se descubrió que los tres productos anunciados con más clics eran un 17% más caros que los orgánicos ($19,3 frente a $16,5) y un tercio menos relevantes (clasificación orgánica de 4 frente a 3). También encontraron una duplicación considerable de productos en los resultados de búsqueda en Amazon debido a que permite múltiples anuncios de un solo vendedor. Se descubrió que una cuarta parte de los resultados de búsqueda de productos en la primera página eran anuncios, lo que llevó a que el 48,3 % de los resultados anunciados tuvieran al menos un resultado orgánico duplicado en la primera página y el 93,6 % de los tres anuncios con más clics estuvieran duplicados.< br />
== Recepción y relación con otros conceptos populares ==
El destacado experto en antimonopolio de Estados Unidos, Herbert Hovenkamp (autor del libro de texto "La ley antimonopolio"), calificó el artículo de Strauss et al. “un artículo magnífico y creo que muy importante sobre los costos de la información, los algoritmos de búsqueda, la información abundante pero imperfecta y el papel de la Nueva Economía Institucional|Nueva Economía Institucional, centrándose principalmente en Amazon.”
Las rentas algorítmicas están estrechamente relacionadas con Cory Doctorow|La “enshittificación” de Cory Doctorow

== Desarrollo posterior ==
Marianna Mazzucato e Ilan Strauss han escrito en Project Syndicate sobre los algoritmos de alimentación de Facebook y su desplazamiento de contenidos que responden a las preferencias del usuario, con contenidos “recomendados” y adictivos. Esto es más beneficioso para la plataforma ya que aumenta la participación del usuario y el tiempo que pasa en la plataforma.
== Referencias ==


Sociedad de la información
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Redes sociales
Análisis de redes sociales
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La tecnología en la sociedad
Regulación de tecnologías