МАНІПУЛЯЦІЯ ПОВЕДІНКОЮ КОРИСТУВАЧІВ У ПЕРСОНАЛІЗОВАНИХ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ: ЕТИЧНІ ВИКЛИКИ ТА НАСЛІДКИ
Єгор Нестеренко - Валентина Штанько
Опубліковано 17.01.2025
Як цитувати
Завантаження
Авторське право (c) 2024 Єгор Нестеренко , Валентина Штанько
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Анотація
Персоналізовані рекомендаційні системи стали важливою складовою цифрового середовища, надаючи користувачам можливість отримувати релевантний контент, товари або послуги. Ці системи використовують алгоритми машинного навчання та аналіз великих даних для передбачення інтересів і вподобань користувачів. Вони підвищують зручність використання цифрових платформ та допомагають орієнтуватися в інформаційному потоці. Водночас вони створюють можливості для маніпуляції поведінкою користувачів. Ця проблема є особливо актуальною в умовах, коли алгоритми використовуються для стимулювання покупок, поширення політичних поглядів або контролю за інформаційним простором. Маніпуляція через рекомендаційні системи ставить серйозні етичні питання, які вимагають обговорення та вирішення.
Посилання
- 1. Кириченко І. В. Порівняння ефективності алгоритмів пошуку шляху при розробці ігрового штучного інтелекту / І. В. Кириченко, В. Д. Рошка . – 2021. – № 2 (97). – С. 39–45. – DOi: https://doi.org/30837/ bi.
- 2. Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Penguin Books.
- 3. Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs.
- 4. Tufekci, Z. (2017). Twitter and Tear Gas: The Power and Fragility of Networked Protest. Yale University Press.
- 5. O'Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing Group.
- 6. Floridi, L. (2013). The Ethics of Information. Oxford University Press.
- 7. Pasquale, F. (2015). The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press.
- 8. AlgorithmWatch. (2021). Automated Decision-Making Systems in the EU: A Study on Transparency, Accountability, and Regulation.
- 9. Дастін Дж. Insight: Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women [Електронний ресурс] / Дж. Дастін // Reuters. — 2018. — 10 жовтня. — Режим доступу: https://www.reuters.com/article/world/insight-amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK0AG
- 10. Gruzdo I., Kyrychenko I., Tereshchenko G. OVERVIEW AND ANALYSIS OF METHODS FOR EVALUATING SOFTWARE AT THE DESIGN STAGE. Радиоэлектроника и информатика. 2019. No. 2(85). URL: https://doi.org/10.30837/1563-0064.2(85).2019.184736.