好き嫌いは別として、世界人口の半数以上が毎日何らかの形でアルゴリズムによるレコメンデーションを利用しています。アルゴリズムによるレコメンデーションは、Facebook、Instagram、TikTok、YouTubeなどのプラットフォームでユーザーが新しいコンテンツを発見する上で重要な役割を果たしています。関心のあるコンテンツを手動で探す代わりに、自分の興味に合わせてカスタマイズされた新鮮な投稿、写真、動画が次々と表示されるのは良いことですが、アルゴリズムは必ずしもあなたが本当に見たいものを表示するとは限りません。多くのオンラインプラットフォームは、この問題を解決するための機能を提供しています。これらのプラットフォームが展開するアルゴリズムは、結局のところ、ユーザーがコンテンツを消費する時間を増やすように設計されており、その仕組みも似ています。おすすめは、年齢、性別、場所などの人口統計データ、オンラインアクティビティ、あなたと類似ユーザーが交流しているものなどに基づいている場合があります。ほとんどのアルゴリズム調整機能は、同じ基本的な前提に基づいています。つまり、ユーザーがプラットフォームに、もっと見たいもの、またはもっと見たくないものを伝えるということです。