минимум трафика - максимум позитива
Граф тем, созданный в ходе анализа твитов. Каждый узел представляет собой тему, а связи между ними отражают одновременное употребление в одном твите. Чем больше узел — тем большее число других тем с ним связано.
Сотрудники Yahoo Labs и Университета Помпеу Фабра разработали технологию, которая позволяет частично ликвидировать «пузырь фильтров» в соцсетях и, потенциально, снизить поляризацию мнений в обществе. Описание технологии опубликовано в виде препринта в архиве Корнельского университета.
Сущность метода заключается в том, чтобы включать в число рекомендуемых сообщений не просто релевантную информацию, но релевантную информацию от пользователей с иными взглядами на острые социальные вопросы.
Рсследование проводилось РЅР° базе сообщений РІ Twitter, принадлежащих пользователям РёР· Чили. Р’ этой стране существует РѕРґРЅРѕ РёР· самых жестких законодательств РїРѕ отношению Рє абортам (среди неисламских стран). РџРѕ словам авторов, это РїСЂРёРІРѕРґРёС‚ Рє значительной поляризации чилийского общества РїРѕ РІРѕРїСЂРѕСЃСѓ допустимости прерывания беременности.
Рнженеры Yahoo Labs создали приложение, которое анализирует сообщения Рё действия пользователей РІ соцсети Рё создает РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ этой информации социальный профиль. Анализ этого профиля позволяет вычислить условное «расстояние» РІРѕ взглядах между разными пользователями соцсети Рё создает рекомендации для пользователей РёР· разных «лагерей».
По словам создателей, отзывы добровольцев, протестировавших приложение, были в общем положительными. Особенно позитивно к рекомендациям относились наиболее «открытые» (в терминологии исследователей) пользователи, то есть те, кто часто и открыто выражал свое мнение.
Термин «пузыря фильтров» РІ отношении соцсетей ввел РІ РѕР±РёС…РѕРґ интернет-активист Рё рекламщик Рли Парайзер. РџРѕ его замечанию, существующая система персонализации Рё рекомендаций прячет РѕС‚ пользователей информацию, СЃ которой РѕРЅРё потенциально РЅРµ согласны, что РїСЂРёРІРѕРґРёС‚ Рє поляризации общества. Подобный эффект известен психологам Рё относительно «оффлайна». Например, показано, что политические убеждения влияют даже РЅР° склонность ошибаться РІ математических примерах, если ошибочный ответ согласуется СЃ убеждениями человека.