Придумываем персональную умную ленту

В новом эпизоде обсуждаем рекомендательные системы и придумываем алгоритмы, которые помогут нам жить без конфликтов, болезней и лишней рекламы.

Партнер сезона — компания Selectel, российский провайдер облаков и IT-инфраструктуры: https://slc.tl/xcMtp.

Как платформы привлекают пользователей? Зачем нам проходить тесты после просмотра контента? И зачем нужен контроль собственных данных?

В партнерской рубрике от Selectel — «Коллоквиум» — мы задаем гостям сложные вопросы о развитии технологий и их роли в обществе и культуре.

Гости эпизода:
Дмитрий Перец — архитектор машинного обучения в Yota и преподаватель курса Data Science СПбПУ
Олеся Кольцова — заведующая лабораторией социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ
Андрей Дахнович — старший преподаватель института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ: ic.spbstu.ru

Участвуйте в конкурсе и предлагайте свои идеи в ответ на закрепленный комментарий: как бы вы переделали существующие рекомендательные алгоритмы, если бы они создавались с нуля? Автору лучшего ответа мы подарим мерч от Selectel и годовую подписку на одну из рассылок «Бумаги»: об архитектуре, напитках или культурных событиях Петербурга.

Подкаст записывает медиакомпания «Бумага».
https://paperpaper.ru/

Таймкоды:
2:20 — Что такое «система холодного старта» у рекомендательных систем?
5:02 — Как вокруг человека формируется информационный пузырь?
7:09 — Как работают алгоритмы рекомендаций?
10:32 — Как работает реклама в онлайне?
15:33 — Как платформы привлекают пользователя к продукту?
16:28 — Реально ли ограничить количество рекламы в своей ленте?
24:30 — Как работает внимание человека?
29:09 — Насколько осознанно мы выбираем контент, который потребляем?
31:00 — Рубрика «Коллоквиум»
37:47 — Вопрос для штурма
38:31 — Настраиваем алгоритмы под себя
45:50 — Децентрализованный обмен данными
49:56 — Ищем человека со схожими интересами
1:00:15 — Создаем систему для прогнозирования болезней
1:01:05 — Инструменты закрепления контента
1:04:53 — Подводим итоги