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Read the details of our study here: arxiv.org/pdf/2602.02624

arxiv.org

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If we regulate these cases, it means that a potentially very large number of companies and services must actively inspect their systems for sensitive information. This blurring effect points to a deeper tension emerging between AI and privacy.

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If we exclude these cases from compliance requirements, platforms are allowed to use these emergent political dimensions (for instance, in political ad targeting); they know which variable in their system amounts (approximately) to having administered a political survey without consent.

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Our results show that this system (and potentially many more) create a conundrum for regulation because they blur the distinction between active and passive political profiling.

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2) Political opinions are sensitive data under the EU’s GDPR (but also Brazilian, Swiss, South Korean, and other data privacy laws around the world). Platforms are not allowed to estimate them without the users giving explicit consent (which they don’t, in this case).

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Why this matters: 1) Researchers/engineers interested in the consequences of algorithmic recommendation will be interested in how this advances what we know of these human-AI systems (opinions>behavior>data>algorithm>recommendations>opinions), and what this means for the design of new algorithms.

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Also, this Left-Right scale emerging in the AI system is not a trivial combination of other attributes (such as age, gender, interest in news, or popularity).

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However, a Left-Right scale emerges in the AI system in which the positions of users are strongly correlated (rho=0.887) with their Left-Right positions computed with ideology scaling and calibrated with political survey data.

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What this means: For all we know, engineers at X did not design the AI system to capture ideology; it’s an unintended consequence.

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2) We then inferred Left-Right positions for users (with ideology scaling) among other attributes (demographic, popularity-related, and thematic interests, among others), and checked whether Left-Right positions appeared in the embedding. They do.

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This means we had access to the approximated positions of these users in the 256-dimensional embedding space where recommendations are computed.

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What we did: 1) We had volunteers install a browser extension so that we could register what the algorithm proposes to them. We then used public knowledge on the architecture of the AI system computing recommendations and reverse-engineered it for 26k users.

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Internet Policy Review @policyr.bsky.social · 03/03/2026

The recommender algorithm in X inadvertently computes Left-Right positions of users This is the conclusion of our recent study with Paul Bouchaud, called “Recommender system in X inadvertently profiles ideological positions of users”. Link below.

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Reposted by Pedro Ramaciotti

[New paper] Seeing in the dark: Towards a broad construction of the access to data provisions of the DSA, By Beatriz Botero Arcila, @sciencespo.bsky.social Law School, @piotram.bsky.social, @cnrs.fr, & Emma Cabale, ENS @univparissaclay.bsky.social policyreview.info/articles/ana... #DSA

Photo by amin bistoon on Unsplash. Free unsplash licence: https://unsplash.com/fr/photos/un-couloir-sombre-est-eclaire-par-des-lumieres-NYVxQP-LtM8?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditShareLink

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Los contenidos más compartidos/retweeted (y probablemente los más visibles), son aquellos centristas producidos por cuentas de medios, o los preferidos por dos nichos ideológicos y que incluyen individuos: uno a la izquierda, otro a la derecha.

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Finalmente, estos grupos también determinan la información que los usuarios ven. Grupos ideológicos comparten contenidos ideológicamente afines, incluyendo los producidos por “pequeñas” cuentas.

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Es más importante identificar los bandos que la substancia de los programas, y éstos guían ataques, críticas y preferencias. “Dime con quién andas y te diré mi preferencia… no me digas tu programa”.

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Sin embargo, estos datos sugieren algo más difícil de medir, y es que el debate y la competencia se están estructurando en grupos y no en programas. Chile se está (probable aunque no demostrablemente en estos datos) polarizando afectivamente.

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X/Twitter es un reflejo de la polarización ideológica y afectiva en Chile. En el observatorio medimos el 2023 la polarización ideológica en X (que tan concentrados están los usuarios en izq-derecha): Chile se encontraba en el rango bajo.

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X/Twitter no es tanto un lugar donde se moviliza información sobre seguridad o inmigración (u otras políticas públicas), si no un reflejo de posiciones tomadas y comunicaciones (a veces hostiles) en virtud de la percepción de líneas ideológicas y de partidos.

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A nivel del público el debate pasa por la identificación de bandos políticos e ideológicos. En esta parte considerable del público (2M de usuarios), circula poca información/discusión sobre política pública (incluso seguridad e inmigración)

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Pero la extrema izquierda habla sobre todo de Kast

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El centro habla de sobre todo de Kast y de Jara

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Para ver de quién más hablan distintos sectores ideológicos, dividimos el espectro Izquierda-Derecha en 5 grupos.

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Para calcular la figura anterior normalizamos a nivel de usuario, dando a cada uno un voto por semana que podía diluirse en función del número de posts (algunos escriben mucho, otros pocos), y de candidatos nombrados. Parisi, Kaiser, Artés y Matthei siguen nombrados post 1ra.

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Si miramos qué candidatos están en la atención de quienes se expresan en X, es claro que Kast y su candidatura dominan el debate online.

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Observación: estos son los temas que dominan (los más hablados) en las discusiones en estos grupos de importancia estratégica para la elección. Que un tema no aparezca entre ellos no significa que no exista, pero dice que no son ni mayoritarios ni los más visibles.

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Similarmente analizamos los posts de quienes decían querer votar por Parisi en 1ra y luego por Jara en 2da. Este grupo es pequeño, y presenta críticas a la persona de Kast y a su posición con respecto a Pinochet y la dictadura.

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Si las pocas personas que dicen votar por Parisi en X son de alguna indicación, los votantes de Parisi (19.7% de votos) que eligieron luego Kast son anti-comunistas, resienten críticas de Boric al PdG, amalgamando críticas a Jara y a Boric.

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Esto permite identificar qué dicen quienes realizan algunos cambios estratégicos durante la campaña. Un grupo importante son quienes dijeron querer votar por Parisi en 1ra y luego por Kast en 2da.

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Porque identificamos con LLMs quienes expresan intención de voto a lo largo de varias semanas, podemos identificar a quiénes han cambiado por quien dicen votar a lo largo de la campaña, y especialmente después de la 1ra vuelta.

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El gobierno de Boric y comparaciones con Jara están entre los temas dominantes de este centro que iba a definir la segunda vuelta, pero también la (auto) identificación en bandos históricos e ideológicos que estructuran críticas y ataques.

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Tomamos los posts escritos por este centro, calculamos temas (con Bertopic) y los nombramos/interpretamos. Exceptuando el programa económico de Kast, el centro habla sobre todo de ideologías, bandos y competencia política.

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La mitad más centrista de usuarios está en la frontera entre quienes dicen votar por Kast o Jara en la 2da vuelta. Muchos de quienes decían votar por Parisi en 1ra (no así por Kaiser) están en este centro. ¿Qué los motiva? ¿De qué hablan en línea? ¿Qué temas eran estratégicos?

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La carrera por la 2da vuelta sigue una lógica ideológica clara. Bandos ideológicos de izquierda y derecha son la base de la intención de voto en X. Lo interesante ocurrió en el centro, donde Kast logró expandir base de votantes, y donde estos datos pueden dar más elementos.

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Los datos de expresión de intención de voto en X en 1ra vuelta son: 37% para Kast, 35% Jara, 16% Kaiser, 7% Matthei, 3% Parisi… La expresión de intención de voto en X en 2da vuelta son: 59% Kast, 41% Jara, casi idénticos a los resultados electorales.

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Expresión intención voto en X se parece a encuestas para 1ra vuelta (excepto por Parisi) y para la 2da. Seguidores de Parisi no son ni numerosos ni vocales en X (encuestas tampoco anticiparon la sorpresa): los que sí se expresan, están dispersos de izquierda a derecha

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Para posicionar a los usuarios en el eje izq-der usamos algo llamado ideology scaling, calibrado/identificado usando datos de encuestas. Usamos un LLM (IA) para anotar de qué candidato hablan los usuarios y cómo: expresan intención de votar, apoyo, o criticismo?

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X/Twitter no es toda la política pero… en el Observatorio Europeo de la Polarización analizamos menciones a candidatos en 50 millones de posts de 2 millones de cuentas (~60% del total chileno) en eje izquierda-derecha, y anotamos (con LLMs) preferencias pre y post 1ra vuelta

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Seguimos con la publicación de los primeros análisis de los datos de la campaña presidencial chilena en X/Twitter bsky.app/profile/piot...

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TEASER: terminadas las elecciones publicaremos un análisis del X/Twitter chileno durante más de 30 semanas: posiciones ideológicas, preferencias de votos, atención, temas debatidos y más.

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Buenas elecciones y hasta la próxima semana

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Usamos ideology scaling para posicionar usuarios en escala de izq. a derecha, y usamos LLMs para anotar por quien dicen querer votar, a quien apoyan, y a quien critican. Terminada la veda sobre datos de preferencias electorales publicaremos análisis detallados.

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