🔍 "تحلیل الگوریتم‌های توصیه‌گر: آیا واقعاً ما را به دام می‌اندازند؟" 🕸️ شما هم متوجه شدید که چرا بعد از جستجوی یک محصول، همه‌جا همون محصول رو بهتون پیشنهاد می‌دن؟ یا چرا در یوتیوب یا اینستاگرام، ویدئوها فقط در یک حوزه خاص تکرار می‌شن؟ اینها نتیجه کار الگوریتم‌های توصیه‌گر هستند. اما حقیقت این فناوری، عمیق‌تر از چیزی است که به ظاهر می‌بینیم. 🧩 🔻چرا این موضوع مهمه؟ الگوریتم‌های توصیه‌گر (Recommendation Algorithms) بر اساس داده‌های رفتاری شما کار می‌کنند. این الگوریتم‌ها با استفاده از تکنیک‌هایی مثل فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، به طور هوشمندانه‌ای محتوا رو برای شما شخصی‌سازی می‌کنن. اما این "شخصی‌سازی" همیشه مثبت نیست! 🚨 ♨️ دام فیلتر حبابی (Filter Bubble) یکی از بزرگ‌ترین مشکلات این الگوریتم‌ها، ایجاد حباب فیلتر است. این حالت زمانی رخ می‌ده که الگوریتم فقط اطلاعاتی رو به شما نشون می‌ده که فکر می‌کنه دوست دارید ببینید. نتیجه؟ شما در یک فضای اطلاعاتی محدود گیر می‌کنید و دیدگاه‌های متفاوت رو از دست می‌دید. 🌍➡️🌐 ✍ محمد ونک، کارشناس و مدرس سواد رسانه و دیجیتال ___________________________________ موسسه عصر نوآوران سدید | عضو شوید👇 🆔 @sadidorg_ir 🌐 sadidorg.ir .