推荐系统对观点动态的影响：微观与宏观效应
社会与信息网络
2023-12-08 v2 计算机与社会
摘要
推荐系统广泛应用于社交网络、电子商务平台等网络服务中，为用户提供个性化内容，从而提升其体验。尽管个性化帮助用户浏览可用选项，但其对用户及其观点的反作用日益引发担忧。负面影响的例子包括过滤气泡的出现以及用户确认偏误的放大，这可能导致观点极化与激进化。本文从微观（即个体用户层面）和宏观（即同质群体层面）两个视角研究推荐系统对用户的影响。具体而言，我们基于近期关于观点动态与推荐系统交互的研究，提出一个描述该闭环的模型，并从解析和数值两方面对其进行研究。其中，我们的分析揭示，个体用户观点的偏移并不总是与群体观点分布的偏移一致。特别是在某些观点分布看似未变（例如通过群体调查衡量）的设置下，个体用户的观点可能已被推荐系统显著扭曲。
引用
@article{arxiv.2309.08967,
title = {The Impact of Recommendation Systems on Opinion Dynamics: Microscopic versus Macroscopic Effects},
author = {Nicolas Lanzetti and Florian Dörfler and Nicolò Pagan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08967},
year = {2023}
}
备注
Accepted for presentation at, and publication in the proceedings of, the 62nd IEEE Conference on Decision and Control