Studie: Welche Inhalte machen die Empfehlungsalgorithmen von YouTube sichtbar?
Diese Systeme haben sich in vielerlei Hinsicht als äußerst nützlich erwiesen, indem sie personalisierte Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen und Inhalte liefern. Allerdings birgt ihre Nutzung auch ethische Herausforderungen, die nicht ignoriert werden dürfen. Weitere ethische Fragen in Bezug auf KI-gesteuerte Empfehlungssysteme beziehen sich auf den Schutz der Privatsphäre und den Umgang mit sensiblen persönlichen Daten. Die umfangreiche Datensammlung und -analyse kann zu Datenschutzverletzungen und einer Gefährdung der Privatsphäre führen.
- Deshalb schlägt Meta, der Konzern hinter Facebook und Instagram, einen anderen Weg ein, um transparent zu sein.
- Das System findet Artikel, die denjenigen ähneln, die der Nutzer bereits mochte.
- Basierend auf den Sehgewohnheiten und Vorlieben eines Benutzers schlägt es Filme und Serien vor, die dem Benutzer wahrscheinlich gefallen werden.
- Es scheint also nicht erstaunlich, dass viele Unternehmen ihre Algorithmen unter Verschluss halten.
Herausforderungen von Empfehlungsalgorithmen
Bei der Erstellung werden diese beiden Methoden oft kombiniert Hybridalgorithmen, die es schaffen, das Beste aus beiden Welten zu nutzen und Empfehlungen zu geben, die noch besser auf die Vorlieben jedes Benutzers zugeschnitten sind. Im es war digital, Streaming-Plattformen wie Netflix y YouTube Sie haben die Art und Weise, wie wir Inhalte konsumieren, revolutioniert. Was einst eine aktive Entscheidung darüber war, was man sehen möchte, ist heute ein von ihm geleiteter Prozess Empfehlungsalgorithmen Hochentwickelt und darauf ausgelegt, Inhalte anzubieten, die unseren Interessen und Vorlieben entsprechen. Bei der Untersuchung der Nutzerpräferenzen differenzieren wir zwischen expliziten und impliziten Vorlieben. Explizite Präferenzen werden direkt durch Nutzerangaben https://rabonaonline.de/ wie Bewertungen manifest.
Aus diesem Grund haben auch große Unternehmen wie BBC beschlossen, ihre Empfehlungsdienste auszulagern. Sie können Empfehlungssysteme in Szenarien anwenden, in denen viele Benutzer mit vielen Elementen interagieren. Empfehlungssysteme sind eine der erfolgreichsten und am weitesten verbreiteten Anwendungen von Technologien des maschinellen Lernens in der Wirtschaft.
Wie funktionieren Empfehlungsalgorithmen?
Es ist wichtig, dass Benutzer verstehen können, wie Empfehlungen generiert werden und welche Daten verwendet werden. Klare und verständliche Erläuterungen über den Einsatz von KI-Algorithmen und die Verarbeitung personenbezogener Daten sind unerlässlich. Die Kommunikation sollte eindeutig sein, ohne Fachjargon oder irreführende Aussagen. Dies kann zu einer Beschränkung der Informationsvielfalt und zur Verstärkung von Vorurteilen führen. Die Ethik solcher Systeme ist daher von großer Bedeutung und es gibt Rufe nach transparenteren Algorithmen und Kontrollmechanismen.
Die Idee dahinter ist, die Matrix durch ein Produkt aus einfacheren Matrizen auszudrücken – ähnlich wie die Primfaktorzerlegung einer Zahl. Die einfacheren Matrizen enthalten ebenfalls Informationen über die Präferenzen der Nutzerinnen und Nutzer, die leichter zugänglich sind. Mit diesem Ansatz kann man nicht allzu wichtige Informationen, die kleinen Zahlenwerten in den Matrizen entsprechen, durch null nähern. Indem man die genäherten, einfachen Matrizen wieder miteinander multipliziert, erhält man eine neue Matrix, die der ursprünglichen ähnelt, aber eine deutlich simplere Form hat.