Urbano Reviglio. Serendipity by Design? How to turn from diversity exposure to diversity experience to face filter bubbles in social media

  • in Internet science. 4th. INSCI 2017. LNCS 10673
  • 2017

Anpassung der Inhaltsempfehlung an (implizite) UserWünsche kann

  • Filter bubble (cultural/ideologicle bubble inder ein Individuum nur das sieht, was seine eigenen Meinungen verstärkt) und
  • Echo chambers (group situation, in der geliebe Infos und Ideen unkritisch verbreitet werden)

erzeugen. Wann wird Personalisierung schädlich? Was tragen social media recommender systems dazu bei?

Was kann man dagegen tun? simply exposing radicalise people to alternative points of view, stärkt häufig noch die vorgefassten Meinungen. Cognitive and affective factors sind auch entscheidend. How to turn from diversity exposure to diversity experience? Ansätze value-sensitive-design oder pro-ethical design

Serendipity as a design principle

Optimale Spannung zwischen

  • relevance - what a reader wants, and
  • serendipity (unknown relevance or what a reader may want) help users reveal their unexpected interests.

Ursprung: persischen Märchen: 3 princes of Serendip. Lernen/Entdecken durch unerwartete Zufälle (Grundlagen erarbeiten plus Zufall als Kreativitätsauslöser)

programmieren für Serendipity tönt wie ein Oxymoron.

Serendipitous Recommender systems

Recommender System: personalisierte Empfehlungen für bessere UserBefriedigung. Trend: über Accuracy hinaus Richtung Serendipity. Verschiedene Beispiele.

Serendipity politisch zu regulieren scheint zu paternalistisch!

Serendipitous Meta-personalization

  • User zeigen, was in und was ausserhalt ihrer Filterbubble ist
  • Balance zwischen konservativen und liberalen Reads zeigen
  • mehrere Profile (Filter Bubbles) pro User erleichtern

Limitations and unintended consequences

  • natürlich genügt es nicht, Serendipity anzubieten
  • es gibt keine allgemein anerkanntes Messsystem

+

refs from Re17 +