Ano ang ibig sabihin ng ALGORITHMIC CONFOUNDING sa Tagalog

• algorithmic confounding

Mga halimbawa ng paggamit ng Algorithmic confounding sa Ingles at ang kanilang mga pagsasalin sa Tagalog

How does this compare to algorithmic confounding?
Paano ito kumpara sa algorithmic confounding?

Algorithmic confounding is relatively unknown to social scientists, but it is a major concern among careful data scientists.
Algorithmic confounding ay relatibong hindi kilala sa mga social siyentipiko, ngunit ito ay isang malaking pag-aalala sa gitna maingat siyentipiko data.

How does this compare to algorithmic confounding?
Paano ito ihambing sa algorithmic confounding?

Algorithmic confounding is relatively unknown to social scientists, but it is a major concern among careful data scientists.
Ang pagkalito ng algoritmiko ay medyo hindi kilala sa mga sosyal na siyentipiko, ngunit ito ay isang pangunahing pag-aalala sa maingat na siyentipiko ng data.

The dynamic nature of algorithmic confounding is one form of system drift.
Ang pabago-bagong likas na katangian ng algorithmic confounding ay isang uri ng sistema ng drift.

However, the magnitude of transitivity in the Facebook social graph is partially driven by algorithmic confounding.
Gayunman, ang magnitude ng transitivity sa Facebook social graph ay bahagyang nahimok ng algorithmic confounding.

The dynamic nature of algorithmic confounding is one form of system drift.
Ang pabago-bagong likas na katangian ng algorithmic confounding ay isang paraan ng paglipat ng sistema.

The ways that the goals of system designers can introduce patterns into data is called algorithmic confounding.
Ang mga paraan na ang mga layunin ng system designers maaaring ipakilala pattern sa data ay tinatawag na algorithmic confounding.

In the cases of performative algorithmic confounding, the confounded nature of the data is likely invisible.
Sa mga kaso ng performative algorithmic confounding, ang confounded likas na katangian ng data ay malamang invisible.

Further, as I will describe more below, these data sources are sometimes impacted by the goals of platform owners, a problem called algorithmic confounding(described more below).
Dagdag dito, dahil kakailanganin kong ilarawan higit pa sa ibaba, ang mga pinagkukunan ng data ay minsan naapektuhan ng mga layunin ng mga may-ari platform, isang problema na tinatawag na algorithmic confounding( inilarawan higit pa sa ibaba).

Algorithmic confounding means that we should be cautious about any claim for human behavior that comes from a single digital system, no matter how big.
Algorithmic confounding nangangahulugan na dapat naming maging maingat tungkol sa anumang paghahabol para sa pag-uugali ng tao na nanggagaling mula sa isang solong digital system, hindi mahalaga kung gaano malaki.

System drift is closely related to problem called algorithmic confounding to which we now turn.
System drift ay malapit na nauugnay sa problemang tinatawag algorithmic confounding na kung saan tayo tutungo.

Algorithmic confounding means that we should be cautious about any claim regarding human behavior that comes from a single digital system, no matter how big.
Ang pagkalito ng algorithm ay nangangahulugan na dapat nating maging maingat tungkol sa anumang claim tungkol sa pag-uugali ng tao na nagmumula sa isang solong sistemang digital, gaano man kalaki.

And, unlike some of the other problems with digital traces, algorithmic confounding is largely invisible.
At, hindi katulad ng ilang mga iba pang mga problema sa digital traces, algorithmic confounding ay higit sa lahat invisible.

Unfortunately, dealing with algorithmic confounding is particularly difficult because many features of online systems are proprietary, poorly documented, and constantly changing.
Sa kasamaang palad, pagharap sa algorithmic confounding ay partikular na mahirap dahil maraming mga tampok ng online na mga sistema ay pagmamay-ari, hindi maganda dokumentado, at patuloy na nagbabago.

And, unlike some of the other problems with digital traces, algorithmic confounding is largely invisible.
At, hindi katulad ng ilan sa iba pang mga problema sa mga digital na bakas, ang pagkalito ng algorithm ay higit na nakikita.

A relatively simple example of algorithmic confounding is the fact that on Facebook there are an anomalously high number of users with approximately 20 friends, as was discovered by Johan Ugander and colleagues(2011).
Isang relatibong simpleng halimbawa ng algorithmic confounding ay ang katotohanan na sa Facebook mayroong isang anomalously mataas na bilang ng mga gumagamit na may humigit-kumulang 20 mga( Ugander et al. 2011).

Evaluate these systems in terms of issues of scientific value, algorithmic confounding(see Chapter 2), and ethics.
Suriin ang mga sistema sa mga tuntunin ng mga isyu ng pang-agham na halaga, algorithmic confounding( tingnan ang Kabanata 2), at etika.

However, there is an even trickier version of algorithmic confounding that occurs when designers of online systems are aware of social theories and then bake these theories into the working of their systems.
Gayunpaman, mayroong isang mas mabigat na bersyon ng algorithmic confounding na nangyayari kapag ang mga designer ng mga online system ay may kamalayan ng mga social theories at pagkatapos ay maghurno ang mga teoryang ito sa pagtatrabaho ng kanilang mga sistema.

System drift is closely related to a problem called algorithmic confounding, which I will cover in section 2.3.8.
Ang paglilipat ng sistema ay malapit na nauugnay sa isang problema na tinatawag na algorithmic confounding, na sasaklawan ko sa seksyon 2. 3. 8.

More pernicious than this previous example where algorithmic confounding produced a quirky result that a careful researchers might investigate further, there is an even trickier version of algorithmic confounding that occurs when designers of online systems are aware of social theories and then bake these theories into the working of their systems.
Iba pa pernicious kaysa ito nakaraang halimbawa kung saan algorithmic confounding ginawa ng isang quirky resulta na ang isang maingat na mananaliksik ay maaaring higit pang magsiyasat, diyan ay isang kahit trickier bersyon ng algorithmic confounding na nangyayari kapag ang designer ng online na mga sistema ay may kamalayan ng panlipunang theories at pagkatapos ay maghurno ang mga theories sa uring ng kanilang mga sistema.