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1/4 [#COLLABORATIVEFILTERING|#INFLUENCE]
"Lorsqu'un algorithme parvient mieux à prédire qui peut trouver un contenu intéressant, il est moins susceptible de recommander ce contenu à ceux qu'il n'intéressera pas.
"Lorsqu'un algorithme parvient mieux à prédire qui peut trouver un contenu intéressant, il est moins susceptible de recommander ce contenu à ceux qu'il n'intéressera pas.
2/4 Les recommandations algorithmiques, telles que la promotion de contenus limites et manipulateurs, deviennent plus difficiles à remarquer, car le contenu a moins de chances d'atteindre les utilisateurs qui pourraient être offensés et le signaler aux plateformes.
3/4 Dans certains cas, les moteurs de recommandation peuvent accroître progressivement la polarisation du contenu qu'ils suggèrent, augmentant suffisamment la controverse pour maintenir l'intérêt des utilisateurs, mais pas assez pour être signalés comme violant les conditions…
