アルゴリズムによるパーソナライズによって偏った情報に囲まれるフィルターバブル

イーライ・パリサーが提唱した「フィルターバブル」の記述として「利用者の属性・行動などに応じ,好ましいと考えられる情報がより多く表示され,利用者は実社会とは隔てられたパーソナライズされた情報空間へと包まれる」が適切です。 フィルターバブル(Filter Bubble)とは、検索エンジンやSNSの推薦アルゴリズムが、利用者の過去の検索キーワード、閲覧履歴、クリック行動、位置情報などを自動的に学習し、利用者の関心や好みに合致した情報ばかりを優先的に表示することで、まるで自分だけの「情報カプセル(泡)」の中に閉じ込められた状態になる現象です。これにより、自分と異なる多様な視点や批判的意見に触れる機会が失われ、思考や信念の偏向(エコーチェンバー現象の加速など)が引き起こされるという社会的課題が指摘されています。 機器やITリテラシーの違いによって情報アクセスの格差が生じる現象は「デジタルデバイド(情報格差)」の説明です。 情報量が過大になり適切な選択が難しくなる現象は「インフォメーションオーバーロード(情報過多)」の説明です。 広告収入目的の虚偽情報の拡散は「フェイクニュース」やクリックベイトの問題です。

SNSやWeb検索などに関して,イーライ・パリサーが提唱したフィルターバブルの記述として,適切なものはどれか。

出典令和3年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問73
ア
PCやスマートフォンなど,使用する機器の性能やソフトウェアの機能に応じて,利用者は情報へのアクセスにフィルターがかかっており,様々な格差が生じている。
イ
SNSで一般のインターネット利用者が発信する情報が増えたことで,Web検索の結果は非常に膨大なものとなり,個人による適切な情報収集が難しくなった。
ウ
広告収入を目的に,事実とは異なるフィルターのかかったニュースがSNSなどを通じて発信されるようになったので,正確な情報を検索することが困難になった。
エ
利用者の属性・行動などに応じ,好ましいと考えられる情報がより多く表示され,利用者は実社会とは隔てられたパーソナライズされた情報空間へと包まれる。