«`html
Влияние рекомендательных систем на поведение пользователей: методологии, результаты и направления будущих исследований
Используемые методологии
Эмпирические наблюдательные и контролируемые исследования, симуляционные наблюдательные и контролируемые исследования позволяют понять влияние рекомендательных систем на поведение пользователей.
Результаты исследования
Исследование выявляет влияние рекомендательных систем на разнообразие контента, феномены «эхо-камер» и «фильтрованные пузыри», политическую поляризацию, радикализацию и неравенство в рекомендациях.
Будущие направления
Мультидисциплинарные подходы, долгосрочные исследования, этические и справедливые алгоритмы, а также политика и регулирование играют важную роль в развитии рекомендательных систем.
Используйте ИИ для развития вашей компании
Анализируйте, где можно применить автоматизацию и какие KPI можно улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.
Попробуйте AI Sales Bot для автоматизации работы с клиентами и генерации контента.
Узнайте, как решения от AI Lab могут изменить ваши бизнес-процессы.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале и на Twitter.
«`
