Алгоритмы машинного обучения позволяют персонализировать новостную ленту, анализируя предпочтения пользователя и подстраивая контент под его индивидуальные интересы. 14

Некоторые преимущества такого подхода:

• Улучшение пользовательского опыта. 3 Предложение релевантного контента, соответствующего интересам и предпочтениям, повышает вовлечённость аудитории. 3
• Увеличение времени пребывания пользователей на платформе. 3 Персонализация контента может увеличить продолжительность сессий на медиаплатформах на 35% по сравнению с традиционным подходом. 3
• Борьба с фейковыми новостями. 1 Алгоритмы определяют достоверность источников и валидируют информацию перед тем, как она попадёт в ленту пользователя. 1
• Оптимизация содержания новостей. 1 Нейросети улучшают заголовки, подбирают изображения и даже создают краткие рефераты. 1

Однако у персонализации новостной ленты с помощью алгоритмов машинного обучения есть и недостатки. 1 Например, создание «информационных пузырей», где пользователь получает только информацию, соответствующую его уже существующим взглядам и мнениям. 1

Чтобы избежать этого, необходимо контролировать процесс обучения нейросетей, включать в него разнообразные данные и делать упор на прозрачность алгоритмов. 1