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Auflistung nach Schlagwort "Filterblasen"

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  • Zeitschriftenartikel
    Filterblasen verstehen
    (Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 1, No. 1, 2023) Pöhner, Nicolai
    „Vorschläge für dich“ ist ein beliebtes Feature des sozialen Netzwerkes Instagram. Dieses Feature schlägt Usern ähnlich Inhalte vor, die gut zu ihren bisherigen Interessen passen. Dadurch entstehen sogenannte „Filterblasen“, in denen User personalisierte Feeds erhalten. Soziale Netzwerke nutzen dieses und andere Features, um die User noch länger auf ihrer Plattform zu halten. Aber wie entstehen die personalisierten Vorschläge? Sie sind das Ergebnis von Data-Mining in sozialen Netzwerken. Dieser Artikel erklärt, wie Data-Mining in sozialen Netzwerken funktioniert, welche Vor- und Nachteile Filterblasen haben und wie diese Inhalte Schülerinnen und Schüler einfach und anschaulich im Informatikunterricht der Sekundarstufe 1 vermittelt werden können.
  • Konferenzbeitrag
    Kartenbasierte Produktraumdarstellung zur Erhöhung von Transparenz und Steuerbarkeit in Empfehlungssystemen
    (Mensch und Computer 2019 - Tagungsband, 2019) Kunkel, Johannes; Feldkamp, Tamara; Ziegler, Jürgen
    Empfehlungssysteme (ES) werden häufig eingesetzt um Nutzer bei der Auswahl eines Produkts aus vielen Alternativen zu unterstützen. Während Empfehlungsalgorithmen hinsichtlich ihrer Präzision bereits sehr ausgereift sind, verhindern mangelnde Transparenz der Empfehlungen und fehlende Interaktionsmöglichkeiten, dass ES ihr volles Potential entfalten. In diesem Beitrag stellen wir eine Methode vor, die einerseits auf verständlichere Empfehlungen und mehr Kontrolle durch den Nutzern abzielt, andererseits aber auch dessen Übersicht über die Produktdomäne adressiert. Dabei dient eine Verteilung aller Produkte auf einer zweidimensionalen Fläche als Basis. Innerhalb können Nutzer ihre Präferenzen ausdrücken, woraufhin das ES mit passenden Empfehlungen reagiert. Um die Empfehlungen zu verändern, können Nutzer ihre Präferenzen anpassen, was in einem kontinuierlichen Feedback-Zyklus zwischen Nutzer und ES resultiert. Die Methode wird zudem an zwei Prototypen demonstriert, welche sie in verschiedenen Produktdomänen und mit unterschiedlichen Formen der Visualisierung und Interaktion umsetzen. Empirische Nutzerstudien zu den Prototypen versprechen ein hohes Potential des Ansatzes Übersicht, Transparenz und Kontrolle in ES zu verbessern.