Denne masteroppgaven undersøker hvordan norske brukere av sosiale medier blir påvirket av algoritmebasert personalisering, med særlig fokus på barn, unge og unge voksne. Oppgaven utforsker problemstillinger knyttet til filterbobler, algoritmer og sosiale medier, og undersøker hvordan design kan bidra til å redusere de negative konsekvensene knyttet til disse temaene.

Oppgaven bygger i hovedsak på kvalitative metoder, som inkluderer workshoper, ekspertintervjuer, autoetnografi, analyse av Jodel og litteratursøk. Disse metodene ble valgt for å kunne lære om temaene fra både et individuelt og samfunnsmessig perspektiv. Metodene gir innsikt om brukernes erfaringer, ekspertperspektiver, samt allerede eksisterende tiltak i Norge knyttet til algoritmer og sosiale medier.

Funnene viser at algoritmebasert personalisering oppleves som spesielt problematisk i forbindelse med desinformasjon og radikalisering, begge økende trender i Norge. TikTok trekkes frem som den plattformen som skaper størst bekymring, både hos ekspertene og hos private brukere. Samtidig viser funnene at dette er et komplekst tema, og at én løsning trolig ikke kan løse utfordringene alene.

Som et resultat av innsikten ble det utviklet og testet ulike prototyper til digitale løsninger. Prototypene som ble testet var både low-fi og high-fi, og løsningene som ble testet var en kombinasjon av spekulativ og ikke-spekulativ designretning. Resultatet i oppgaven ble en ikke-spekulativ nyhetsapp, med mål om å bidra til økt refleksjon rundt algoritmer, samt øke bevisstheten om konsekvensene knyttet til dette. Konklusjonen viser at større bevisstgjøring og transparens knyttet til temaene kan bidra til å redusere konsekvensene, men at utfordringene krever et samarbeid mellom brukere, myndigheter og teknologiplattformene selv.