Rekommenderar system hitta relevant innehåll för oss online, inklusive de personliga nyheter vi i allt högre grad får på Twitter och Facebook. Som en följd av individualiseringen ser vi allt mer innehåll som stämmer överens med våra åsikter, vi upphör att utsättas för åsikter som strider mot våra egna. Både algoritmer och användare själva filtrerar innehållet, och detta skapar mer polariserade synpunkter, så kallade "filterbubblor" eller "echokammare". I detta dokument presenteras en vision av en mångfaldsmedveten rekommendationsmodell, för urval och presentation av ett varierat urval av nyheter till användarna. Denna mångfaldsmedvetna rekommendationsmodell anser att a) användare har olika krav på mångfald (t.ex. utmanings- eller mångfaldssökande) och att b) produkter kommer att uppfylla dessa krav i olika utsträckning (t.ex. liberala eller konservativa nyheter). Genom att beakta både objekt och användare mångfald denna modell syftar till att maximera mängden av olika innehåll som användarna utsätts för, utan att skada systemets rykte.
Att direkt införliva dessa mål i ett rekommendationssystem kan inbegripa ytterligare prediktiva modeller av användare, t.ex. för att avgöra om de är "motstridiga" eller "diversitetssökande" REF.
Presenting Diversity Aware Recommendations: Making Challenging News Acceptable
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Political Science']}