Algoritmi per la riduzione della polarizzazione e l'incremento della navigabilità nelle reti sociali

The enjoyment of online content, with the passage of time, is an increasingly present activity in daily life. Sometimes, however, access to information within the Web and social networks is not completely free: very often the user is trapped in a "bubble" that prevents full exposure to content. A strong conditioning forms between various Web pages and posts on social networks that forces links between similar topics, forcing the user into a polarized and conditioned view of information. In order to find a solution to this problem, two algorithms will be presented in this thesis: RePBubLik and ShuffLik. Both methodologies allow to reduce the bias and improve the navigability of the network, but using two different approaches: RePBubLik will allow reducing the structural bias by introducing new links within the network, while ShuffLik intervenes by modifying the weight of the links to increase the navigability of the network. An experimental performance evaluation will also be conducted for RePBubLik, comparing it with alternative approaches.

La fruizione di contenuti online, con il passare del tempo, è un’attività sempre più presente nella vita quotidiana. Talvolta, però, l’accesso alle informazioni all’interno del Web e delle reti sociali non è completamente libero: molto spesso l’utente rimane intrappolato in una “bolla” che impedisce l’esposizione completa ai contenuti. Tra le varie pagine web e post su reti sociali si forma un forte condizionamento che impone i collegamenti tra argomenti simili, costringendo l’utente ad una visione polarizzata e condizionata delle informazioni. Al fine di trovare una soluzione a questo problema, in questa tesi verranno presentati due algoritmi: RePBubLik e ShuffLik. Entrambe le metodologie permettono di ridurre la polarizzazione e migliorare la navigabilità della rete, ma utilizzando due approcci differenti: RePBubLik permetterà di ridurre il bias strutturale introducendo nuovi collegamenti all’interno della rete, mentre ShuffLik interviene modificandone il peso per aumentare la navigabilità della rete. Per RePBubLik, inoltre, verrà svolta una valutazione sperimentale delle performance, confrontandolo con approcci alternativi.