アルゴリズム型フィード

仕組みはこうだ。機械学習モデルが、自分の履歴や似たユーザーの行動に基づき、候補の投稿を予測エンゲージメント（いいね、コメント、視聴完了、シェア）でランク付けする。プラットフォームの利点は、滞在時間と反応の最大化による広告収入の増加。ユーザーの利点は、関連性の高いコンテンツと新しい発見である（TikTokのおすすめフィードが極端な例）。欠点は、不透明な「ブラックボックス」、フィルターバブル、不快な投稿や過激な投稿の増幅（怒りを誘う釣り投稿）、ドゥームスクロールのような行動である。反発として、時系列フィードを選べるようにすることや、公開され選択できるアルゴリズム（Bluesky）が求められている。現代のソーシャル技術で最も議論される設計といえる。時系列フィードや発見ページとも関連する。