뉴스 알고리즘 이해하기 - 알고리즘, 뉴스, 데이터, 추천 시스템, 기계 학습, 인공지능, 정보 전파, 사용자 맞춤형, 필터 버블, 소셜 미디어, 트렌드 분석, 콘텐츠 큐레이션, 알고리즘 편향, 신뢰성, 노출 빈도, 클릭률, 사용 상세페이지
출간 정보
- 2025.03.05 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 7.8만 자
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- PAPER
ISBN
9791173757389
ECN
-
뉴스 알고리즘 이해하기 - 알고리즘, 뉴스, 데이터, 추천 시스템, 기계 학습, 인공지능, 정보 전파, 사용자 맞춤형, 필터 버블, 소셜 미디어, 트렌드 분석, 콘텐츠 큐레이션, 알고리즘 편향, 신뢰성, 노출 빈도, 클릭률, 사용
작품 정보
뉴스 알고리즘 이해하기는 현대 디지털 사회에서 뉴스 소비 방식이 어떻게 변화하고 있는지를 탐구하는 책입니다. 이 책은 알고리즘이 우리의 뉴스 선택 과정에 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 시스템이 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 동시에 필터 버블을 형성할 수 있는지를 깊이 있게 분석합니다.
알고리즘과 데이터의 결합은 뉴스의 전파 방식에 혁신을 가져왔습니다. 추천 시스템, 기계 학습, 인공지능 등의 기술이 적용되면서 독자들은 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 발견할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 편리함 뒤에는 알고리즘 편향과 신뢰성 문제, 사용자 행동 분석의 복잡성이 존재합니다.
책은 또한 소셜 미디어의 영향력, 트렌드 분석, 콘텐츠 큐레이션의 중요성을 다루며, 디지털 저널리즘의 새로운 지평을 제시합니다. 독자들은 통계 모델과 데이터 분석을 통해 뉴스 소비 패턴을 이해하고, 자연어 처리를 활용한 정보의 신뢰도를 평가하는 방법을 배우게 됩니다.
뉴스 알고리즘의 작동 방식을 이해함으로써 우리는 더 나은 정보 소비자가 될 수 있으며, 자신에게 진정으로 필요한 뉴스를 찾는 데 도움을 받을 수 있습니다. 또한, 알고리즘이 우리의 시각과 사고 방식에 미치는 영향을 인식함으로써, 보다 비판적이고 객관적인 시각을 키울 수 있습니다. 이 책은 뉴스 소비에 대한 깊은 통찰을 제공하며, 독자들이 정보의 바다에서 올바른 선택을 할 수 있도록 안내합니다.
알고리즘과 데이터의 결합은 뉴스의 전파 방식에 혁신을 가져왔습니다. 추천 시스템, 기계 학습, 인공지능 등의 기술이 적용되면서 독자들은 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 발견할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 편리함 뒤에는 알고리즘 편향과 신뢰성 문제, 사용자 행동 분석의 복잡성이 존재합니다.
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뉴스 알고리즘의 작동 방식을 이해함으로써 우리는 더 나은 정보 소비자가 될 수 있으며, 자신에게 진정으로 필요한 뉴스를 찾는 데 도움을 받을 수 있습니다. 또한, 알고리즘이 우리의 시각과 사고 방식에 미치는 영향을 인식함으로써, 보다 비판적이고 객관적인 시각을 키울 수 있습니다. 이 책은 뉴스 소비에 대한 깊은 통찰을 제공하며, 독자들이 정보의 바다에서 올바른 선택을 할 수 있도록 안내합니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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