Der Artikel von Ivo Bernardo auf Towards Data Science erklärt die Mechanik hinter sozialen Medien-Algorithmen und baut dabei einen funktionierenden News-Recommender von Grund auf. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass Algorithmen nicht bewusst Radikalisierung fördern, sondern schlicht auf Engagement optimieren – und starke, negative Emotionen besonders zuverlässig Klicks erzeugen. Technisch stützt sich der Artikel auf zwei klassische Methoden: Collaborative Filtering (ähnliche Nutzer mögen ähnliche Inhalte) und Content-based Filtering (Ähnlichkeit der Inhalts-Merkmale). Als Datenbasis dient das öffentliche MIND-Dataset von Microsoft Research mit 50.000 anonymisierten Nutzern, über 51.000 englischsprachigen Nachrichtenartikeln in 17 Kategorien und mehr als 156.000 Impression-Sessions. Der implementierte Recommender nutzt Cosine Similarity, um die 50 ähnlichsten Nachbarn eines Nutzers zu finden, gewichtet deren Klicks und empfiehlt die 15 am höchsten bewerteten, noch nicht gesehenen Artikel. Das Ergebnis ist ein anschauliches Beispiel dafür, wie Filterblasen algorithmisch entstehen – nicht durch bösen Willen, sondern als mathematische Konsequenz der Optimierungsfunktion.