Algoritmusok és átláthatóság: az online platformok ajánlórendszereinek jogi szabályozása az Európai Unióban

Kitti Mezei

Mezei Kitti HUN-REN Társadalomtudományi Kutatóközpont https://orcid.org/0000-0002-6497-1186

Kulcsszavak: online platform, ajánlórendszer, algoritmikus rangsorolás, DSA, átláthatóság

Absztrakt

A digitális szolgáltatások térnyerése alapvetően átalakította az online információáramlást, a tartalomfogyasztási szokásokat és a platformok működését. Az Európai Unió digitális szolgáltatásokról szóló rendelete (DSA) célja az online szolgáltatások jogi környezetének szabályozása, a felhasználói jogok védelme, az átláthatóság biztosítása és a digitális piac egyensúlyának megőrzése. Az ajánlórendszerek kulcsszerepet játszanak a tartalmak elérhetőségének és láthatóságának alakításában, ezért az EU szabályozása különös hangsúlyt fektet az algoritmikus döntéshozatal átláthatóságára és elszámoltathatóságára, beleértve a rangsorolási mechanizmusokat, a célzott ajánlásokat és az automatizált döntéshozatali folyamatokat. A tanulmány részletesen elemzi a DSA ajánlórendszerekkel kapcsolatos rendelkezéseit, azok gyakorlati következményeit, valamint jogi és etikai vonatkozásait. Kiemelten foglalkozik a platformszolgáltatók kötelezettségeivel, az átláthatósági elvárásokkal és a felhasználói jogorvoslati lehetőségekkel. Kitér az algoritmikus torzítások, a szűrőbuborékok és a manipuláció veszélyeire, valamint az átláthatóság és a túlzott információterhelés közötti ellentmondásokra. A tanulmányban megállapításra kerül, hogy bár a DSA új átláthatósági előírásai előrelépést jelentenek, a felhasználók tényleges kontrollja továbbra is korlátozott. Egyértelmű szabályozási iránymutatások és hatékony végrehajtás hiányában fennáll a veszélye, hogy a platformok csupán a „látszatátláthatóság” (transparency washing) fenntartására törekednek, anélkül hogy valódi változás történne.

Hivatkozások

Adomavicius, Gediminas – Tuzhilin, Alexander: Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 17., No. 6. (2005) https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.99

AGCM Press Release on Digital Services. Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato, 2024. március.

Busch, Christoph: From Algorithmic Transparency to Algorithmic Choice: European Perspectives on Recommender Systems and Platform Regulation. In: Sergio Genovesi – Katharina Kaesling – Scott Robbins (szerk.): Recommender Systems: Legal and Ethical Issues. Springer Verlag, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34804-4_3

Cobbe, Jennifer – Singh, Jatinder: Regulating Recommender Systems: Transparency, Fairness, and Accountability. Computer Law & Security Review, Vol. 35., No. 5. (2019) 105342. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2019.105342

Commission Sends Requests for Information to YouTube, Snapchat, and TikTok on Recommender Systems under the Digital Services Act. European Commission, 2 October, 2024. https://tinyurl.com/4pzm2x8v

Falyuna, Nóra: Az online dezinformáció és hatásai. In Medias Res, 2024/1. https://doi.org/10.59851/imr.13.1.3

Gálik, Mihály: Visszhangkamrák és szűrőbuborékok. A hírfogyasztásról szóló vita a digitális hálózati média-ökoszisztéma világában. Médiakutató, 2020/1.

Genovesi, Sergio – Kaesling, Katharina – Robbins, Scott: Introduction: Understanding and Regulating AI-Powered Recommender Systems. In: Sergio Genovesi – Katharina Kaesling – Scott Robbins (szerk.): Recommender Systems: Legal and Ethical Issues. (The International Library of Ethics, Law and Technology 40) Cham, Springer, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34804-4_1

Gesmann-Nuissl, Dagmar – Meyer, Sebastian: Black Hole Instead of Black Box? The Double Opaqueness of Recommender Systems on Gaming Platforms and Its Legal Implications. In: Sergio Genovesi – Katharina Kaesling – Scott Robbins (szerk.): Recommender Systems: Legal and Ethical Issues. (The International Library of Ethics, Law and Technology 40) Cham, Springer, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34804-4_4

Google My Ad Center. https://myadcenter.google.com/home

Hu, Margaret: Cambridge Analytica’s black box. Big Data & Society, Vol. 7., No. 2. (2020) https://doi.org/10.1177/2053951720938091

Hupperich, Thomas et al.: An Empirical Study on Price Differentiation Based on System Fingerprints. arXiv, 2017. https://doi.org/10.1145/3176258.3176338

Jones, Corinne: Search Engine Discourse Analysis: How ‘Shadowban’ Affects Policy. Information Communication & Society, Vol. 27. (2023) https://doi.org/10.1080/1369118X.2023.2232847

Jongepier, Fleur – Klenk, Michael (szerk.): The Philosophy of Online Manipulation. (Routledge Research in Applied Ethics) Routledge, 2022. https://doi.org/10.4324/9781003205425

Susser, Daniel – Roessler, Beate – Nissenbaum, Helen: Technology, Autonomy, and Manipulation. Internet Policy Review, Vol. 8., No. 2. (2019) https://doi.org/10.14763/2019.2.1410

Kandov, Boris: Regulatory Approaches or Algorithms on Online Platforms in the Digital Services Act. ELTE Law Journal, 2024/2. https://doi.org/10.54148/ELTELJ.2024.2.127

Kempf, Anna-Lena – Seel, Michelle: How the Digital Services Act Changes Things for Platforms. Pinsent Masons, 20 Feb., 2024. https://tinyurl.com/4w43umyu

Leerssen, Paddy: The Soap Box as a Black Box: Regulating Transparency in Social Media Recommender Systems. European Journal of Law and Technology, Vol. 11., No. 2. (2020) https://doi.org/10.31228/osf.io/uhxcv

Lendvai, Gergely Ferenc – Gosztonyi, Gergely: Algorithmic Bias as a Core Legal Dilemma in the Age of Artificial Intelligence: Conceptual Basis and the Current State of Regulation. Laws, Vol. 14., No. 41. (2025) https://doi.org/10.3390/laws14030041

Meta Transparency – A rangsoroláshoz használt megközelítésünk. https://transparency.meta.com/features/explaining-ranking/

Meta’s Progress Implementing the Digital Services Act. Meta, November 28, 2024. https://tinyurl.com/3p8hxz34

Mezei, Kitti – Szentgáli-Tóth, Boldizsár: Az online platformok használatában rejlő veszélyek: a dezinformáció és a kibertámadások jogi kockázatai. In: Török Bernát – Ződi Zsolt (szerk.): Az internetes platformok kora. Budapest, Ludovika, 2022.

Molnar, Christoph: Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable. München, 2022.

Moore, Leo – Scannell, Barry: For You: AI Recommender Systems and the Digital Services Act. Lexology, October 6, 2023. https://tinyurl.com/3wz26zmp

Opinion 1/2021 on the Proposal for a Digital Services Act. EDPS, 10 February, 2021. https://tinyurl.com/tbmvuyxx

Papp, János Tamás: A hamis hírek alkotmányos helyzete és szerepe a demokratikus nyilvánosság befolyásolásában. In Medias Res, 2020/1. https://doi.org/10.59851/imr.9.1.6

Papp, János Tamás: Ajánlórendszerek és szűrőbuborékok. In: Koltay András – Szikora Tamás – Lapsánszky András (szerk.): A vadnyugat vége? Tanulmányok az Európai Unió platformszabályozásáról. Budapest, ORAC, 2024. https://doi.org/10.59851/9789632586328_12

Raue, Benjamin: Art 14 – Allgemeine Geschäftsbedingungen. In: Franz Hofmann – Benjamin Raue (szerk.): Digital Services Act. Nomos, Baden-Baden, 2023.

Reviglio, Urbano – Fabbri, Matteo: The Regulation of Recommender Systems Under the DSA: A Transition from Default to Multiple and Dynamic Controls? DSA Observatory, November 22, 2024. https://tinyurl.com/29f2esz4

Reviglio, Urbano: Serendipity by Design? How to Turn from Diversity Exposure to Diversity Experience to Face Filter Bubbles in Social Media. In: International Conference on Internet Science. Cham, Springer, 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-70284-1_22

Ricci, Francesco – Rokach, Lior – Shapira, Bracha (szerk.): Recommender Systems Handbook (2nd ed.) Cham, Springer, 2015. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7637-6

Song, Shilin: Douyin Advertising: a Step by Step Guide. WalkTheChat, February 9, 2022. https://walkthechat.com/douyin-advertising-a-step-by-step-guide/

Starke, Christopher – Metikoš, Ljubiša – Helberger, Natali – de Vreese, Claes: Contesting personalized recommender systems: a cross-country analysis of user preferences. Information, Communication & Society, Vol. 28., No. 1. (2025) https://doi.org/10.1080/1369118X.2024.2363926

The YouTube Team: An update on our efforts to protect minors and families. YouTube Official Blog, Jun. 3, 2019. https://blog.youtube/news-and-events/an-update-on-our-efforts-to-protect/

TikTok Support – How TikTok Recommends Content. https://tinyurl.com/2ssvrxae

TikTok Support – STEM Feed. https://support.tiktok.com/en/using-tiktok/exploring-videos/stem-feed

TikTok: Digital Services Act Reporting. https://www.tiktok.com/transparency/en/dsa-transparency

Tóth, András: A tisztességes adatkereskedelmet biztosító szabályozás szükségességéről. Állam- és Jogtudomány, 2021/3. https://doi.org/10.51783/ajt.2021.3.05

Wang, Yang – Kosinski, Michal – Stillwell, David – Rust, John – Graepel, Thore: Modeling and Predicting Personality with Social Media. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Vol. 31. (2013).

Zalnieriute, Monika: “Transparency-Washing” in the Digital Age: A Corporate Agenda of Procedural Fetishism. Critical Analysis of Law, Vol. 8., No. 1. (2021) UNSW Law Research Paper No. 21-33. https://ssrn.com/abstract=3805492 https://doi.org/10.33137/cal.v8i1.36284

Ződi, Zsolt: Platformjog és felhasználóvédelem. Gazdaság és Jog, 2022/3–4.