In this study, we delve into the effects of personalization algorithms on the creation of "filter bubbles," which can isolate individuals intellectually by reinforcing their pre-existing biases, particularly through personalized Google searches. By setting up accounts with distinct ideological learnings-progressive and conservative-and employing deep neural networks to simulate user interactions, we quantitatively confirmed the existence of filter bubbles. Our investigation extends to the deployment of an LSTM model designed to assess political orientation in text, enabling us to bias accounts deliberately and monitor their increasing ideological inclinations. We observed politically biased search results appearing over time in searches through biased accounts. Additionally, the political bias of the accounts continued to increase. These results provide numerical evidence for the existence of filter bubbles and demonstrate that these bubbles exert a greater influence on search results over time. Moreover, we explored potential solutions to mitigate the influence of filter bubbles, proposing methods to promote a more diverse and inclusive information ecosystem. Our findings underscore the significance of filter bubbles in shaping users' access to information and highlight the urgency of addressing this issue to prevent further political polarization and media habit entrenchment. Through this research, we contribute to a broader understanding of the challenges posed by personalized digital environments and offer insights into strategies that can help alleviate the risks of intellectual isolation caused by filter bubbles.
본 논문은 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 개인형 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 TV-Anytime 메타데이터 저작도구의 설계 및 구현에 관한 것이다. TV-Anytime에서는 저장장치를 갖는 수신기 환경에서 ECG(Electronic Content Guide) 및 콘텐트 서술(description) 메타데이터를 이용한다. 그리고 시청자가 원하는 시간에 시청자의 취향에 따른 개인화된 방송 콘텐츠서비스를 제공하기 위한 메타데이터 스키마, 제반 표준 규격 및 서비스 모델을 제시하고 있다. 이러한 TV-Anytime 메타데이터의 유용성에도 불구하고, 실제로 메타데이터 저작은 매우 지루하고 단조로운 작업이다. 본 논문에서는 개인화된 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 사용자 친화적인 TV-Anytime 메타데이터 저작도구를 설계 및 구현하였다. 제안한 저작도구에서는 메타데이터의 저작을 쉽게 하기 위해 메타데이터 시각화, AV 미디어 접근, 메타데이터와 관련된 세그먼트의 반자동 추출 기법들이 사용되었다.
다양하고 빠른 차세대 유전체 서열 분석기를 사용한 개인 유전체 분석은 생명과학 연구뿐만 아니라 질병의 진단과 치료를 포함하는 의학 분야까지 새로운 지평을 열고 있다. 저렴한 비용으로 읽혀진 개인 유전체 서열은 통합 과정을 거쳐 유전체 이상을 점검할 수 있고, 얻어진 서열 데이터는 유전자 변이성 연구, 유전체 발현 연구, 후성유전학적 연구, 유전체 주석화 등에 이용될 수 있다. 개인 유전체 데이터는 생물학적 연구 결과와 임상 연구 데이터를 연계하여 질환 위험도의 예측과 맞춤 치료에 이용할 수 있게 되었다. 개인 맞춤의학 시대에 전문적 데이터와 일반인 사용자의 간극을 메우기 위해 스마트 미디어 기기와 같은 적극적인 인터페이스의 개발이 시급하다.
The user-centric broadcasting environment includes the agent system and personalized broadcasting services for user-adaptive TV watching. In this paper, we propose broadcasting environment consisting of personalized broadcasting services and a multi-agent broadcasting system for the services. The proposed system employs the intelligent agent technology of the Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) as well as metadata technology of MPEG-7 and TV-Anytime Forum (TVAF). To verify the usefulness of the proposed environment, we implemented a test-bed and demonstrated the proposed agent system with three services including intelligent user-information management service, information mobility service, and content retrieval service.
With the tremendous rise in popularity of the Internet and technological advancements, many news keeps generating every day from multiple sources. As a result, the information (News) on the network has been highly increasing. The critical problem is that the volume of articles or news content can be overloaded for the readers. Therefore, the people interested in reading news might find it difficult to decide which content they should choose. Recommendation systems have been known as filtering systems that assist people and give a list of suggestions based on their preferences. This paper studies a personalized news recommendation system to help users find the right, relevant content and suggest news that readers might be interested in. The proposed system aims to build a hybrid system that combines collaborative filtering with content-based filtering to make a system more effective and solve a cold-start problem. Twitter social media data will analyze and build a user's profile. Based on users' tweets, we can know users' interests and recommend personalized news articles that users would share on Twitter.
메타데이터 서비스 환경과 디지털 저장장치를 갖는 PDR의 결합은 다양한 새로운 서비스를 가능하게 해 준다. 그 중 특히 역동적인 광고의 제공은 PDR에 녹화된 광고들이 사용자들에게 전혀 도움이 되지 않는, 또는 무관심한 광고가 되는 것을 방지하고, 각 사용자의 특성과 필요에 맞는 광고를 제공하여 유익한 정보제공의 역할을 할 수 있도록 하여주고, 사용자들의 광고에 대한 집중도를 높여주어 광고주들의 광고효과를 올릴 수 있도록 하여 준다. 본 논문에서는 메타데이터와 PDR을 이용하여 제공할 수 있는 다양한 종류의 역동적 맞춤형 광고제공 기능들에 대하여 정리하고, 이러한 기능의 제공을 지원하기 위하여, MPEG-21에서 정의된 디지털 아이템의 개념에 기반을 둔 광고 정보구조를 제안하고 있다. 또한 제안된 정보구조를 이용하여 전술한 역동적 맞춤형 광고 제공 기법들을 구현하는 방법에 대하여 간단히 서술하고 있다.
Purpose As web 2.0 has taken root in the Internet environment, people began to create specific values to produce and disseminate contents on their own. In order to emphasize the personalized media attributes, the concept of self media was derived. In this paradigm shift, self media has emerged that succeeded in commercializing themselves in social media. Taking advantage of the influence of self media will have a tremendous positive impact on management activities such as marketing strategy, brand promotion, customer retention, and profit growth. This study examines the factors affecting the loyalty of self media in Korea and China because the studies in the area of selfmedia is not enough. Design/methodology/approach This study analyzed what factors influenced the loyalty of self-media in terms of Korea-China comparison. The research model was proposed on the basis of previous research papers. Content value, interactivity, ease of access, self-congruity, sympathy, and reputation were used as independent variables. Trust and satisfaction are used as mediating variables, nationality as moderator variables, and loyalty to self-media as a dependent variable. Results As a result, it was found that all independent variables directly influence the loyalty of self-media except interactivity, and interactivity indirectly influence loyalty through trust and satisfaction. There was a moderating effect of nationality between satisfaction and loyalty, but was not a moderating effect between trust and loyalty.
국내에서 디지털 방송 상용화에 성공하고 전송 모델 또한 다양화됨에 따라 사용자는 다양한 형식으로 다수의 방송 프로그램을 접할 수 있게 되었다. 이에 대한 효율적인 프로그램 관리를 위한 EPG(Electronic Program Guide) 서비스가 현재 제공되거나 개발 중이다. 지능형 개인화 EPG는 디지털 방송 스트림이 수신되는 환경에서 사용자와 방송 수신기의 지능적인 매개체로서 운영되며 본 연구는 기존 프로그램 정보에 대한 장르를 학습하고 새로운 프로그램 정보가 입력될 경우 올바르게 장르를 분류할 수 있도록 기계학습 기법이 사용되었다.
디지털 방송은 아날로그 방송에 비해 시청자의 선호에 기반한 방송 서비스를 제공함으로써, 시청자에게 개인화된 TV시청환경을 위한 기술적 배경을 제공할 수 있다. 하지만, 현재의 디지털 방송은 개개인에 따라 차별화 된 방송 서비스에 관련하여 전자 프로그램 가이드 (EPG) 나 초기 단계의 데이터 방송 정도의 한계를 보여주고 있다. 따라서, 본 논문에서는 진보된 개인화된 방송 서비스를 시청자에게 제공함으로써, 보다 시청자 개인에게 차별성과 편의성을 제공하는 방송 환경을 개발하고자 한다. 상기의 목적을 위하여, 시청자의 행위를 최소화할 수 있는 지능형 방송 시스템과 단순한 콘텐츠 부가정보가 아닌, 콘텐츠 레벨의 시멘틱(semantic) 정보에 기반한 방송 서비스들을 제안한다 지능적인 방송 시스템을 구현하기 위해, 지능형 에이전트 기술을 적용하고 콘텐츠의 시멘틱 정보의 생성을 위하여, MPEG-7 과 TV-Anytime Forum (TVAF)의 규격을 이용하였다. 콘텐츠 레벨의 방송 서비스들로써 사용자 단말에서 실시간 콘텐츠 필터링(filtering)과 개인화된 비디오 스키밍(skimming) 서비스들을 설계하였다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 유용함을 증명하기 위하여 멀티 에이전트 플랫폼을 이용한 테스트 베드를 제작하고, 이를 기반으로 제안하는 방송 서비스들을 입증하였다.
HIS(Hospital Information System)는 ADT(Admission, Discharge, Transfer)로 약칭되는 원무 관리를 비롯하여 진료, 의무기록 그리고 각종 검사 및 간호, 약제 등의 다양한 업무를 지원하는 통합 의료 정보시스템으로 현재 많은 병원에서 환자의 의료기록 정보를 HIS를 통하여 관리하고 있다. 하지만 이 같은 의료기록 정보는 병원 내에서의 활용이나 병원간의 정보 교환으로 활용되므로 개인은 자신의 의료 정보를 명확히 알지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 HIS의 의료정보를 통하여 개인이 자신의 의료기록을 웹으로 확인 할 수 있는 개인화된 의료정보 관리시스템에 대한 방안을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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