将框架概念操作化以支持观点文章的多元视角推荐

个性化新闻推荐系统中的多样性常定义为相异度，并基于主题多样性（如新冠 versus 农民罢工）。然而，新闻媒介中的多样性被理解为多元视角（如关于新冠措施的不同观点），且可以说是民主社会中新闻界的关键责任。虽然视角多样性在传播学领域常被视为信源多样性的同义词，本文采取计算视角。我们将传播学中采用的框架概念操作化。我们将该概念应用于主题相关推荐列表的重排序，以构成一种新颖的视角多样化方法的基础。我们的离线评估表明，根据文献中的多样性度量，所提方法能够增强推荐列表的视角多样性。在荷兰新闻聚合平台Blendle上的一项在线研究中，涉及超过2000名用户，我们发现用户愿意消费视角多样的新闻推荐。我们还发现呈现特征显著影响多样推荐的阅读行为。这些结果表明，未来关于推荐呈现方面的研究，对于真正在在线新闻环境中实现多元视角，可能与新颖的视角多样化方法同样重要。