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조성재 (동의대학교) 이근희 (동의대학교) 전경향 (동의대학교) 허수진 (동의대학교) 김하늘 (동의대학교) 김성희 (동의대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
903 - 906 (4page)

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추천 시스템은 개인화 알고리즘을 이용해 사용자의 선호도에 부합하는 서비스나 콘텐츠를 제공하는 것으로 상품이나 영화, 음악 등 다양한 서비스에 활용되고 있다. 하지만 이러한 추천 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공한다는 장점도 있지만, 이미 필터링 된 정보만을 접하게 되어 자기도 모르는 사이에 정보 편식을 하게 되는 필터버블(filter bubble) 현상을 경험할 수도 있다. 필터버블은 제공되는 정보가 사용자의 견해를 편협하게 함으로써 사회적 문제를 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문은 추천 시스템에 의한 필터 버블 현상을 개선하기 위해서 사용자의 추천 시스템에 대한 인식을 설문을 통해 알아보았다. 그 결과 추천 시스템에 의해 제공되는 정보의 다양성이 제한되어 필터 버블이 발생할 가능성을 확인할 수 있었고, 사용자 또한 추천 시스템의 다양성이 부족하다는 문제점에 대해 공감을 나타냈다. 본 논문은 필터 버블 현상이 발생할 가능성과 추천 시스템의 다양성이 부족하다는 문제점을 밝혔다는 점에서 의의를 가진다.
#추천 시스템 #개인화 알고리즘 #필터 버블

목차

요약문
1. 서 론
2. 관련 연구 및 문헌
3. 연구방법
4. 결과 및 분석
5. 결론

참고문헌 (0)

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