从隐形算法到交互功能：机器学习意识形态之后的数据-研究论文

在线信息的呈现以单一排名列表为主。 这些列表倾向于通过越来越不可见的算法（通常采用个性化功能）进行排序。 信息提供者使用机器学习的逻辑来训练系统，而不是按字母顺序或时间顺序排列。 这种意识形态鼓励较少的用户和更多的数据提供者。 我提供了一些示例，主要来自数据即图的概念，以展示信息呈现的替代方法。 我在三个领域做到这一点：音乐、电子邮件和交友。 我认为这些新方法开辟了思考数据的新方式，同时也带来了重大的新技术挑战。