Российские ученые разработали алгоритм, который позволяет более эффективно генерировать рекомендации для дружбы и знакомств в социальных сетях, тем самым способствуя расширению круга контактов пользователей.
Как сообщает Центр научной коммуникации МФТИ, этот новый метод поможет уменьшить уровень напряженности в онлайн-общении и сделает взаимодействие людей в совместных проектах более продуктивным.
Многие платформы используют количество общих друзей как показатель социальной близости и на основе этого строят свои алгоритмы рекомендаций. в Институте продемонстрировали, что для снижения разобщенности в сети необходимо изменять систему рекомендаций, отказываясь от приоритета этой метрики, пояснил доцент МФТИ (Долгопрудный) Иван Козицин, слова которого приводит Центр научной коммуникации вуза.
Козицин и его коллеги подчеркивают, что в последние годы повышенное внимание привлекает то, как социальные сети могут усиливать поляризацию мнений и разделять пользователей на изолированные и часто враждебные группы. Это усугубление существующих конфликтов связывают с особенностями работы алгоритмов, которые подбирают контент и другов.
