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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Diverse Political News Recommendations Design and Implementation of an Algorithm for Diverse Political News Recommendations
Organization Unit
Authors
  • Lucien Heitz
Supervisors
  • Suzanne Tolmeijer
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2019
Abstract Text Many people nowadays read news on the Internet. The selection of available articles is often personalized and matches the interests of their respective readers. So-called recommender systems are used for this. When primarily focusing on the interests of their readers, however, these systems can lead to people receiving only one-sided news about recent events. Filter bubbles are a possible consequence of this. An algorithm for a recommender system is developed in this thesis, one that optimizes for diversity, in order to counteract this development. The focus lies on creating recommendation lists, which focus on political diversity of news articles.
Zusammenfassung Viele Personen lesen heutzutage Nachrichten im Internet. Die angebotenen Artikel sind dabei oftmals personalisiert und auf die Interessen der einzelnen Personen abgestimmt. Hierfür werden sogenannte Empfehlungsdienste eingesetzt. Eine primäre Fokussierung dieser Dienste auf die Interessen der einzelnen Personen kann jedoch dazu führen, dass diese einseitig über das aktuelle Geschehen informiert werden. Filterblasen können eine mögliche Folgeerscheinung hiervon sein. In der vorgelegten Arbeit wird ein Algorithmus für einen Empfehlungsdienst entwickelt, welcher auf Diversität optimiert ist, um dieser Entwicklung entgegenzusteuern. Der Fokus hierbei liegt auf dem Erstellen einer Lektüreliste, welche auf eine politische Vielfalt von Zeitungsartikeln ausgelegt ist.
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