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パーソナライゼーションアルゴリズムは学習プロセスを混乱させる可能性がある

イラスト(freepik) 最近の研究で明らかになったのは、 パーソナライゼーションアルゴリズム 人が新しい情報をどのように学習するかに影響を与える可能性があります。この研究では、ゼロから始めた参加者は、目にした手がかりや情報がアルゴリズムによって厳選されている場合、閲覧が少なくなる傾向があることがわかりました。その結果、彼らは狭く、多くの場合間違った全体像を吸収しますが、それでも結論については非常に自信を持っています。 プラットフォーム上で行われた調査 コンテンツの推奨事項YouTube などのデータは、アルゴリズムが学習プロセスに表示される情報を決定すると、参加者は教材の一部に集中することを示しています。彼らは依然として高い自信を示しているにもかかわらず、探究心が欠けているため、フォローアップテストで質問に不正解になってしまいます。 オハイオ州立大学の博士論文でこの研究を行った研究者ギウォン・バーグ氏は、これらの発見は懸念を引き起こしたと述べた。 「しかし、私たちの研究によると、たとえトピックについて何も知らない場合でも、これらのアルゴリズムはすぐに偏見を築き始め、現実の歪んだ見方につながる可能性があることがわかっています」と、現在ペンシルベニア州立大学の博士研究員であるバーグ氏は述べた。 研究結果はJournal of Experimental Psychology: Generalに掲載された。著者の一人でオハイオ州立大学心理学教授のブランドン・ターナー氏は、ユーザーはアルゴリズムが提供する限られた情報から大まかな結論を導き出す傾向があると説明する。 「人はアルゴリズムに従うと情報を失いますが、自分が知っていることは、経験したことのない他の機能や環境の他の部分にも応用できると考えています。」と彼は言いました。 研究者らは簡単な例を示している。ある国の映画を一度も観たことのない人が、観てみようとします。ストリーミング サービスが推奨を行う場合、最初の選択により、類似した映画を表示するようアルゴリズムが指示されます。この状況は、ジャンルの多様性に対するユーザーの理解を制限し、映画の中の文化に対する視野を狭める可能性があります。 この現象を実験的にテストするために、研究チームはフィクションの学習タスクに 346 人の参加者を集めました。彼らは、6 つの異なる特徴を持つ「エイリアン」クリスタルの特性を研究しました。特定の条件下では、パーソナライゼーション アルゴリズムにより、参加者は同じ機能を何度も繰り返し見るように指示されるため、参加者は他の情報を見逃してしまいます。 その結果、アルゴリズム指向の参加者は、より少ない特徴しか認識せず、狭い観察パターンを開発しました。新しい例を使ってテストすると、誤分類する頻度が高くなりましたが、自分の答えにはより自信を持っていました。 「彼らは、自分の選択が正しかったときよりも、完全に間違っていたときのほうが自信があったのです」とバーグ氏は語った。 ターナー氏は、これらの発見は日常生活と関連があると付け加えた。 「世界について真剣に学ぼうとする若者がいたら…何が起こるでしょうか？」彼は言いました。オハイオ州立大学のウラジミール・スロウツキー氏はこの研究の共著者である。 (サイエンスデイリー/Z-2) #パーソナライゼーションアルゴリズムは学習プロセスを混乱させる可能性がある