过滤气泡的影响——一种基于仿真的框架，用于测量在线社区中个性化的宏观效应
社会与信息网络
2017-01-01 v1
摘要
“过滤气泡”一词被创造出来，用以描述在线用户因过滤算法而生活在一个偏向其自身兴趣的个性化信息宇宙中的情形。在本文中，我们使用基于智能体的仿真框架，来测量由于基于内容或作者的个性化算法而在在线社区中出现的过滤气泡效应的实际风险和影响。观察过滤气泡效应的强度，有助于权衡个性化的利弊。在我们的仿真中，我们观察到，一旦用户表现出对特定主题的偏好，过滤气泡效应就会出现。我们还发现，连接良好的用户比普通或连接较差的用户受到的影响要大得多。最后，我们的实验设置表明，所采用的基于内容特征的个性化算法似乎比基于作者进行个性化的算法具有更低的过滤气泡效应风险。
引用
@article{arxiv.1612.06551,
title = {The Impact of the Filter Bubble -- A Simulation Based Framework for Measuring Personalisation Macro Effects in Online Communities},
author = {Thomas Gottron and Felix Schwagereit},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.06551},
year = {2017}
}