* Récupérez-vous et livrez-vous les appareils à réparer ?

Je travaille sur un projet de recherche qui analyse l’impact des algorithmes de recommandation personnalisée sur l’expérience utilisateur en ligne. Plus précisément, je suis intéressé par la manière dont ces algorithmes influencent la découverte de nouveaux contenus, la satisfaction globale et la probabilité de fidélisation à une plateforme. Compte tenu de la complexité de ce sujet et des nombreuses perspectives possibles (psychologie, informatique, marketing, etc.), et sachant que j’aimerais me concentrer sur l’aspect de la découverte de nouveaux contenus, pourriez-vous me donner des pistes et des sources d’inspiration pour des questions de recherche plus précises et exploitables concernant l’impact des algorithmes de recommandation sur la découverte de contenu, et ce, en considérant les biais potentiels que ces algorithmes peuvent introduire (par exemple, les bulles de filtres ou les biais d’exposition) ? De plus, quelles seraient les méthodes de recherche (quantitatives, qualitatives ou mixtes) les plus appropriées pour investiguer ces questions ?

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