Um programa prático para acabar com o viés algorítmico
Embora o DeepFox aumente a eficiência por meio de recomendações personalizadas, o rastreamento de um único tópico a longo prazo pode levar a um campo de visão estreito, e a diversidade de informações pode ser mantida por
Nível de configuração do sistema
- Gerenciamento de tags de interesseAdicionar manualmente de 3 a 5 áreas de interesse não essenciais nas configurações da conta (por exemplo, adicionar a tag "ciência social" para usuários de ciência e tecnologia).
- Função de descoberta aleatória: O uso semanal do botão "Discover New Areas" (versão beta) impulsionará o conteúdo transfronteiriço com relevância 20%-30%.
Estratégias de intervenção proativas
- Esvaziar o histórico regularmente:: Redefine os dados de pesquisa uma vez por mês para evitar a dependência do caminho
- verificação cruzada: pesquisa de notícias importantes com frases diferentes (por exemplo, pesquisa de "proibição de chips" e "controles de exportação de semicondutores" ao mesmo tempo).
- ponderação artificial (computação)Etiquetar tópicos importantes nos quais você não quer se concentrar muito como "tweets moderados" em vez de "tweets prioritários".
Indicadores de avaliação de impacto
Recomenda-se fazer verificações semanais:
- Porcentagem de áreas não principais de conteúdo recomendado (o valor de saúde deve ser >15%)
- Número de organizações de origem (o ideal é que mais de 20 mídias diferentes sejam cobertas em uma única semana)
Essa resposta foi extraída do artigoDeepFox: uma ferramenta de pesquisa de IA para descobrir rapidamente notícias e tópicos de pesquisaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar o efeito casulo de informações nas recomendações de notícias de IA?
