यह क्या है?
यह एक समाचार एग्रीगेटर साइट है जिसे MIT और अन्य जगहों पर शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा विकसित किया गया है जो आपको आपके समाचार उपभोग का नियंत्रण प्रदान करता है, जैसा कि इस 5 मिनट के YouTube वीडियो में बताया गया है:
https://www.youtube.com/watch?v=PRLF17Pb6vo&ab_channel=MaxTegmark
कई समाचार साइटें आपके और आपके ध्यान को उस उत्पाद के रूप में मानती हैं जो वे अपने विज्ञापनदाताओं को बेचते हैं, लेकिन यह विज्ञापन-मुक्त है और पूर्ण स्वचालन के माध्यम से लागत को समाप्त करता है।
जिस तरह यह स्वस्थ है कि आप क्या जानबूझकर खाए जाने के बजाय यह चुनते हैं कि यह आपके ऐप को जानबूझकर इस ऐप के साथ चुना गया है, बल्कि बाजार और मशीन से सीखने वाले एल्गोरिदम ने यह अनुमान लगाया है कि कहीं और आप यह अनुमान लगाते हैं कि आप जबरदस्ती क्लिक करेंगे। आप 544 विषयों के लिए स्लाइडर्स को समायोजित करके, स्टांस, स्टाइल आदि के बारे में इन जानबूझकर विकल्प बना सकते हैं। स्लाइडर्स वैकल्पिक दृष्टिकोणों को खोजने के लिए त्वरित और आसान बनाते हैं और विभिन्न दिशाओं में विभिन्न मीडिया आउटलेट्स के कवरेज के बारे में जानते हैं। इस एप्लिकेशन को इस विश्वास पर बनाया गया था कि फिल्टर बुलबुले लोकतंत्र को नुकसान पहुंचाते हैं, और यह समाज को लाभ होता है जब हम अन्य लोगों के दृष्टिकोणों को समझ सकते हैं।
यह कैसे वित्त पोषित है?
हमारे पास चल रहे अनुसंधान परियोजना का नेतृत्व प्रो। मैक्स टेगमार्क (https://space.mit.edu/home/tegmark/home.html) द्वारा किया जाता है कि समाचारों को वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जा सकता है। चूंकि यह समाचार एग्रीगेटर पूरी तरह से स्वचालित है, इसलिए इसे विज्ञापन-मुक्त सार्वजनिक सेवा के रूप में चलाने से बहुत मामूली क्लाउड कंप्यूटिंग बिल के अलावा हमें कुछ भी खर्च नहीं होता है।
यह कैसे काम करता है?
एक बार प्रकाशन के लिए स्वीकार किए जाने के बाद, हम GitHub पर अपने मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को खोलने की योजना बना रहे हैं।
क्या यह बुलबुले को फ़िल्टर करने में योगदान नहीं करता है?
फेसबुक, Google आदि पर क्लिक-ऑप्टिमाइज़िंग एल्गोरिदम पर समृद्ध वैज्ञानिक साहित्य है, जिन्होंने समाज को उन समूहों में विभाजित और विभाजित किया है, जिनमें से प्रत्येक को केवल उन विचारों से अवगत कराया जाता है जिनसे वे पहले से सहमत हैं। तो क्या लोगों को इस साइट पर बाएँ-दाएँ स्लाइडर जैसे विकल्प देने से समस्या नहीं बढ़ सकती है? डेविड रैंड के एमआईटी समूह (https://psyarxiv.com/29b4j) का हालिया काम इसके विपरीत सुझाव देता है: जब लोग सूचनाओं की एक सीमा तक आसान पहुँच देते हैं, तो लोग नकली समाचार और पूर्वाग्रह के प्रति कम संवेदनशील हो जाते हैं, जिससे सक्षम होता है कि काहनमैन इस प्रणाली को "2" कहते हैं। "सिस्टम 1" के बजाय जानबूझकर क्लिक करने और प्रतिक्रिया करने के लिए आवेगी। उनके काम से यह भी पता चलता है कि बहुत से लोग अपने स्वयं के साथ असहमत होने वाले विचारों में रुचि रखते हैं, अगर उन्हें एक सूक्ष्म और सम्मानजनक तरीके से व्यक्त किया जाता है, लेकिन शायद ही कभी इस के संपर्क में आते हैं। इसलिए शायद हमें समाचार के प्रदाताओं के बजाय उपभोक्ताओं को दोष देने में जल्दबाजी नहीं करनी चाहिए।
आपकी निजता नीति क्या है?
आप यहां हमारी गोपनीयता नीति पाएंगे: http://improvethenews.com/index.php/privacy-policy/।
प्रतिक्रिया के साथ मैं आपसे कैसे संपर्क कर सकता हूं?
यह कार्य प्रगति पर है, और जैसा कि आप आसानी से बता सकते हैं, सुधार के लिए बहुत जगह है! कृपया अपनी प्रतिक्रिया यहाँ प्रदान करके हमें इसे बेहतर बनाने में मदद करें: http://improvethenews.com/index.php/feedback
यह एक समाचार एग्रीगेटर साइट है जिसे MIT और अन्य जगहों पर शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा विकसित किया गया है जो आपको आपके समाचार उपभोग का नियंत्रण प्रदान करता है, जैसा कि इस 5 मिनट के YouTube वीडियो में बताया गया है:
https://www.youtube.com/watch?v=PRLF17Pb6vo&ab_channel=MaxTegmark
कई समाचार साइटें आपके और आपके ध्यान को उस उत्पाद के रूप में मानती हैं जो वे अपने विज्ञापनदाताओं को बेचते हैं, लेकिन यह विज्ञापन-मुक्त है और पूर्ण स्वचालन के माध्यम से लागत को समाप्त करता है।
जिस तरह यह स्वस्थ है कि आप क्या जानबूझकर खाए जाने के बजाय यह चुनते हैं कि यह आपके ऐप को जानबूझकर इस ऐप के साथ चुना गया है, बल्कि बाजार और मशीन से सीखने वाले एल्गोरिदम ने यह अनुमान लगाया है कि कहीं और आप यह अनुमान लगाते हैं कि आप जबरदस्ती क्लिक करेंगे। आप 544 विषयों के लिए स्लाइडर्स को समायोजित करके, स्टांस, स्टाइल आदि के बारे में इन जानबूझकर विकल्प बना सकते हैं। स्लाइडर्स वैकल्पिक दृष्टिकोणों को खोजने के लिए त्वरित और आसान बनाते हैं और विभिन्न दिशाओं में विभिन्न मीडिया आउटलेट्स के कवरेज के बारे में जानते हैं। इस एप्लिकेशन को इस विश्वास पर बनाया गया था कि फिल्टर बुलबुले लोकतंत्र को नुकसान पहुंचाते हैं, और यह समाज को लाभ होता है जब हम अन्य लोगों के दृष्टिकोणों को समझ सकते हैं।
यह कैसे वित्त पोषित है?
हमारे पास चल रहे अनुसंधान परियोजना का नेतृत्व प्रो। मैक्स टेगमार्क (https://space.mit.edu/home/tegmark/home.html) द्वारा किया जाता है कि समाचारों को वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जा सकता है। चूंकि यह समाचार एग्रीगेटर पूरी तरह से स्वचालित है, इसलिए इसे विज्ञापन-मुक्त सार्वजनिक सेवा के रूप में चलाने से बहुत मामूली क्लाउड कंप्यूटिंग बिल के अलावा हमें कुछ भी खर्च नहीं होता है।
यह कैसे काम करता है?
एक बार प्रकाशन के लिए स्वीकार किए जाने के बाद, हम GitHub पर अपने मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को खोलने की योजना बना रहे हैं।
क्या यह बुलबुले को फ़िल्टर करने में योगदान नहीं करता है?
फेसबुक, Google आदि पर क्लिक-ऑप्टिमाइज़िंग एल्गोरिदम पर समृद्ध वैज्ञानिक साहित्य है, जिन्होंने समाज को उन समूहों में विभाजित और विभाजित किया है, जिनमें से प्रत्येक को केवल उन विचारों से अवगत कराया जाता है जिनसे वे पहले से सहमत हैं। तो क्या लोगों को इस साइट पर बाएँ-दाएँ स्लाइडर जैसे विकल्प देने से समस्या नहीं बढ़ सकती है? डेविड रैंड के एमआईटी समूह (https://psyarxiv.com/29b4j) का हालिया काम इसके विपरीत सुझाव देता है: जब लोग सूचनाओं की एक सीमा तक आसान पहुँच देते हैं, तो लोग नकली समाचार और पूर्वाग्रह के प्रति कम संवेदनशील हो जाते हैं, जिससे सक्षम होता है कि काहनमैन इस प्रणाली को "2" कहते हैं। "सिस्टम 1" के बजाय जानबूझकर क्लिक करने और प्रतिक्रिया करने के लिए आवेगी। उनके काम से यह भी पता चलता है कि बहुत से लोग अपने स्वयं के साथ असहमत होने वाले विचारों में रुचि रखते हैं, अगर उन्हें एक सूक्ष्म और सम्मानजनक तरीके से व्यक्त किया जाता है, लेकिन शायद ही कभी इस के संपर्क में आते हैं। इसलिए शायद हमें समाचार के प्रदाताओं के बजाय उपभोक्ताओं को दोष देने में जल्दबाजी नहीं करनी चाहिए।
आपकी निजता नीति क्या है?
आप यहां हमारी गोपनीयता नीति पाएंगे: http://improvethenews.com/index.php/privacy-policy/।
प्रतिक्रिया के साथ मैं आपसे कैसे संपर्क कर सकता हूं?
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