🧩Анализируем алгоритмы.

Непрозрачные рекомендации
Многие сервисы выстраивают рекомендации не по принципу интересующих человека тем или демонстрации актуальной для него информации, а по принципу выдачи ему в ленту максимально залипательного контента.
Степень залипательности выявляется очень просто: система отслеживает, какие заметки и видео набирают наибольшее количество кликов и лучше всего удерживают внимание, после чего алгоритмы начинают подсовывать их всем пользователям платформы, тем самым повышая количество времени, проводимого аудиторией на сайте. Вот только качество этого времени при таком подходе явно страдает, потому что «самое залипательное» в большинстве случае совсем не равнозначно «самому полезному», а скорее, даже наоборот.
🍃Возможное решение. Системы рекомендаций должны носить прозрачный и понятный для пользователя характер, строиться на основе его личных интересов и критерии полезности информации. Рекомендации, основанные на разных источниках, лучше показывать в отдельных разделах сайта, встраивая в них механизмы управления рекомендациями.
Пример реализации подобной системы описан в статье по ссылке: https://dzen.ru/a/ZTYsrUCY6h8n1vWb Пользоваться сервисами, которые не оглашают принципы формирования рекомендованного контента и не позволяют управлять их настройками, нежелательно. Слишком высока вероятность того, что вместо полезного вам будут подсовывать «залипательный контент», либо даже манипулировать вашим мнением через искусственное формирование вашего информационного фона, о чём будет сказано далее.
Отрывок из статьи: «Взял смартфон и пропал на час». О технологиях «залипательности» соцсетей https://dzen.ru/a/Zd17EnptMCiNHfIb