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近年来，对在线平台的批评提出了人们对推荐算法扩大有问题内容的能力的担忧，并具有潜在的激进后果。但是，试图评估推荐人的效果的尝试遭受了缺乏适当的反事实的困扰 - 在没有算法建议的情况下，用户会看待的是什么，因此无法将算法的影响从用户的意图中解散。在这里，我们提出了一种我们称为“反事实机器人”的方法，以估计算法建议在YouTube上摄入高度党派内容的作用。通过比较将真实用户的消费模式与遵循基于规则的轨迹的“反事实”机器人进行比较，我们表明，平均而言，仅依靠YouTube推荐人会导致党派消费较少，在这种情况下，这种效果最为明显。按照类似的方法，我们还表明，如果党派消费者切换到中等内容，YouTube的侧边栏建议在大约30个视频中“忘记”他们的党派偏好，而不论其先前的历史记录如何，而主页建议则更逐渐地转向中等内容。总的来说，我们的发现表明，至少自YouTube在2019年实施的算法变化以来，个人消费模式主要反映了个体偏好，算法建议在其中扮演的角色（如果有的话）是一个调节角色。
使用反事实机器人
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