Sistemi di raccomandazione e di moderazione dei contenuti nelle piattaforme digitali

De Nicola, Valerio Pio (2024) Sistemi di raccomandazione e di moderazione dei contenuti nelle piattaforme digitali. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [L-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

I sistemi di raccomandazione e di moderazione dei contenuti sono componenti essenziali delle piattaforme digitali moderne. La loro efficacia nel fornire esperienze personalizzate e sicure agli utenti dipende dalla capacita` di comprendere e rispondere alle complesse dinamiche di interazione tra l’uomo e le piattaforme digitali. Questa tesi esplora le tecno- logie, le implicazioni e le sfide associate a questi sistemi, analizzando il loro impatto sulla formazione delle opinioni, sulla diffusione della disinformazione e sulla sicurezza online, in particolare per i minori. La tesi evidenzia i rischi associati all’uso improprio di queste piattaforme e l’importanza di un’efficace moderazione dei contenuti; inoltre, esamina le tecnologie emergenti che promettono di migliorare l’accuratezza, la personalizzazione e la sicurezza di questi sistemi in futuro, mitigando i rischi di attacchi avversari ai sistemi di moderazione.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
De Nicola, Valerio Pio
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
piattaforme digitali,algoritmi,machine learning,deep learning,filter bubble,echo chambers,disinformazione,fake news,privacy,GDPR,DSA,DMA,sicurezza online,minori,adversarial attacks,Elsagate,content-based filtering,collaborative filtering,graph learning,bio-inspired optimization,TikTok,Instagram,YouTube,Facebook,Google,profilazione,cookie,targeting comportamentale,etica digitale,trasparenza,libertà di espressione,impatto sociale,tecnologie emergenti,sistemi di raccomandazione,sistemi di moderazione,moderazione dei contenuti,contenuti online,social network,social media
Data di discussione della Tesi
30 Ottobre 2024
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