\nJe travaille sur un projet de recherche qui analyse l’impact des algorithmes de recommandation personnalis\u00e9e sur l’exp\u00e9rience utilisateur en ligne. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, je suis int\u00e9ress\u00e9 par la mani\u00e8re dont ces algorithmes influencent la d\u00e9couverte de nouveaux contenus, la satisfaction globale et la probabilit\u00e9 de fid\u00e9lisation \u00e0 une plateforme. Compte tenu de la complexit\u00e9 de ce sujet et des nombreuses perspectives possibles (psychologie, informatique, marketing, etc.), et sachant que j’aimerais me concentrer sur l’aspect de la d\u00e9couverte de nouveaux contenus, pourriez-vous me donner des pistes et des sources d’inspiration pour des questions de recherche plus pr\u00e9cises et exploitables concernant l’impact des algorithmes de recommandation sur la d\u00e9couverte de contenu, et ce, en consid\u00e9rant les biais potentiels que ces algorithmes peuvent introduire (par exemple, les bulles de filtres ou les biais d’exposition) ? De plus, quelles seraient les m\u00e9thodes de recherche (quantitatives, qualitatives ou mixtes) les plus appropri\u00e9es pour investiguer ces questions ?<\/p>\n
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