Search results for "Filter bubble"
showing 3 items of 3 documents
Digitālo mediju ietekme uz lēmumu pieņemšanu un demokrātiju
2018
Mūsdienās tādu tehnoloģiju progress kā mākslīgais intelekts apvienojumā ar Lielo Datu analīzi ir devis iespēju ievākt, uzturēt un analizēt milzīgus datu apjomus. Progress digitālajā jomā ietekmē ne tikai tirgus ekonomiku, bet arī politisko līdzdalību. Digitālie mediji spēj apvienot līdzīgi domājošos, iedrošināt sociālas aktivitātes, mazināt plaisas starp sabiedrības grupām, kā arī paaugstināt politisko līdzdalību valstī un veicināt izglītību, tomēr ir pastiprinātas bažas par to, ka digitālo mediju platformas var tikt izmantotas, lai izplatītu propagandas vēstījumus, kas is spējīga piesaistīt lielu auditoriju. Automātiskajiem filtrēšanas mehānismiem var piemist diskriminējošs raksturs, ietek…
The invisible setting of digital space: the Facebook case
2018
La neutralidad en la red no existe. El espacio digital puede ser adaptado de forma automática al perfil de cada usuario. Sin que este tenga que identificarse, las empresas de gestión de contenidos en Internet disponen de suficientes datos de cualquier individuo para poder filtrar los resultados de su búsqueda y personalizarlos, sin previo aviso, condicionando así su experiencia en la red. Esta investigación, de carácter exploratorio, aborda en primer lugar la descripción del espacio público digital. En segundo lugar, plantea una tipología de espacios digitales que se definen en función del grado de adaptación de los contenidos al usuario. Finalmente, presenta un análisis de caso de espacio …
The crowd against the few: Measuring the impact of expert recommendations
2020
Abstract A large amount of research on recommender systems has focused on improving the accuracy of suggestions in offline settings. However, this focus and the commonly used techniques can lead to a “filter bubble”, severely limiting the diversity of content discovered by users. Several offline studies show that this can be mitigated by using experts for recommendation. In contrast to standard recommender systems, experts are able to generate more diverse recommendations and increase the novelty of given suggestions. They can be used in missing-data or cold-start scenarios and reduce noise in the users' ratings. This paper examines the impact of employed experts' recommendations on user be…