Влияние алгоритмов фильтрации социальных сетей на формирование общественного мнения
Автор: Ганюшкина Е.С.
Журнал: Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований @teleskop
Рубрика: Социальный маркетинг
Статья в выпуске: 2, 2024 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена анализу потенциального влияния алгоритмов фильтрации социальных сетей на формирование общественного мнения. В ней рассмотрены использующиеся типы алгоритмических механизмов, принцип работы, а также их способность противостоять дезинформации. Приведены примеры использования алгоритмов фильтрации на популярных социальных площадках - ВКонтакте, YouTube, Яндекс.Дзен. А также представлены возможные способы улучшения эффективности и качества их работы в будущем.
Общественное мнение, социальные сети, алгоритмы фильтрации, персонализация информации, дезинформация
Короткий адрес: https://sciup.org/142242430
IDR: 142242430 | DOI: 10.24412/1994-3776-2024-2-84-89
Список литературы Влияние алгоритмов фильтрации социальных сетей на формирование общественного мнения
- Many Facebook users don't understand how the site's news feed works / Pew Research Center URL: https://www.pewresearch.org/short-reads/2018/09/05/many-facebook-users-dont-understand-how-the-sites-news-feed-works/ (дата обращения 24.03.2024)
- Lee N.T., Resnick P., Barton G. Algorithmic Bias Detection and Mitigation: Best Practices and Policies to Reduce Consumer Harms / Brooking. 2021 29 p.
- Pariser E. The Filter Bubble: How the New Personalized Web is Changing What We Read and How We Think. London, 2011. 304 p.
- Авхадеев Б.Р., Воронова Л.И., Охапкина Е.П. Разработка рекомендательной системы на основе данных из профиля социальной сети «ВКонтакте». Вестник Нижневартовского государственного университета. №3. М., 2014. 68-76 с.
- Володенков С.В. Интернет-коммуникация в глобальном пространстве современного политического управления: навстречу цифровому обществу. Проспект, М., 2021. 416 с.
- Грушевская В. Модель фильтрации информации в социальных медиа. Журнал исследований социальной политики. Т. 20, №3, 2022. 393 - 406 с.
- Изменится ли постинг в ВК после раскрытия информации о работе алгоритмов и что теперь учитывать. SMMPLANNER. URL: https://smmplanner.com/blog/izmienitsia-li-postingh-v-vk-poslie-raskrytiia-informatsii-o-rabotie-alghoritmov-i-chto-tiepier-uchityvat/ (дата обращения: 21.03.2024)
- Правила применения рекомендательных технологий социальной сети ВКонтакте URL: https://vk.com/legal/recommendations (дата обращения: 21.03.2024)
- Тумбинская М.В. Системный подход к обеспечению защиты от нежелательной информации в социальных сетях. Вопросы кибербезопасности №2 (20), 2017. 30-44 с.
- Филь М.С. Социальные технологии. Новые технологии управления миром. Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2016. 426 с.
- Чжан Ч., Афанасьев Г.И. основные технологии и перспективы эволюции персонализированных рекомендательных систем. E-SCIO. Информационные технологии. №4 (67). Саранск, 2022. 309-320 с.
- Э. Парайзер: Остерегайтесь онлайн «фильтров-пузырей» URL: https://www.ted.com/talks/eli_pariser_beware_online_filter_bubbles?subtitle=ru&language=ru (дата обращения 24.03.2024)
