Описание проекта

Данный проект посвящен исследованию социальных алгоритмов и изучению эффекта, который они оказывают на реальность (в частности, в рамках репутационных, рекомендательных и коллаборативных систем). Подобные алгоритмы, с одной стороны, ориентированы на отражение реальных оценок репутации, вклада (например, для репутационных и коллаборативных систем), значимости или предпочтений (для формирования рекомендаций). С другой, широкое внедрение таких алгоритмов приводит к изменению реальности, в частности, формированию поведения, нацеленного именно на получение высоких оценок, или неявного ограничения доступности источников информации из-­за особенностей их ранжирования. Как следствие, конструктивное исследование подобных алгоритмов, включая проведение эмпирических исследований, имеет значимые научные перспективы, как с точки зрения оценивания влияния алгоритмов на реальность, так и с точки зрения развития этих алгоритмов при учете выстраивающихся вокруг них социальных механизмов и практик.

Таким образом, в рамках данного проекта мы планируем исследовать ряд гипотез: ­

• учет поведенческих факторов пользователей позволит повысить эффективность рекомендаций и улучшить получаемые оценки ­
• структурные факторы, выявляемые при анализе сообществ методами машинного обучения и анализа социальных сетей, влияют на эффективность взаимодействия и взаимную репутационную оценку участников (пользователей системы) ­
• выявление рассогласованностей рейтинговых оценок и отзывов позволит выявить недостатки существующих рейтинговых систем (кейсы TripAdvisor, комментарии Stack Exchange) и предложить пути их улучшения ­
• разные классы “точек интереса” (PoI) в рейтинговых имеют разную степень “затухания” репутация