20.500.12556/RUP-23117 Progress feedback for countering selective exposure when visualization can backfire Selective exposure in online news is often attributed to person- alization mechanisms and user modeling. Recent work proposes interface-level interventions that visualize reading balance or frame cross-cutting exposure as progress. However, we lack empirical evidence on whether alternative representations of user-model feedback meaningfully influence engagement with belief-opposing content. We conducted a between-subject experiment (N = 84) in a controlled news environment comparing two representations of diversity feedback: (1) an analytic bias visualization summarizing viewpoint balance and (2) a metaphorical growth visualization fram- ing cross-cutting exposure as personal development. Across behav- ioral and attitudinal measures of open-minded engagement, neither feedback representation increased engagement relative to control, and the two designs did not differ reliably. Our results suggest that lightweight representations of diversity signals—without adaptive personalization or structural changes to recommendations—may be insufficient to alter selective exposure in single-session settings. We discuss implications for designing user-model feedback and depolarization objectives in recommender systems. Selektivna izpostavljenost pri spletnih novicah se pogosto pripisuje mehanizmom personalizacije in uporabniškemu modeliranju. Nedavno delo predlaga posege na ravni vmesnika, ki vizualizirajo ravnotežje pri branju ali izpostavljenost navzkrižnim stališčem predstavijo kot napredek. Vendar nimamo dovolj empiričnih dokazov o tem, ali alternativne predstavitve povratnih informacij uporabniškega modela pomembno vplivajo na ukvarjanje z vsebinami, ki nasprotujejo prepričanjem uporabnikov. Izvedli smo eksperiment med skupinami (N = 84) v nadzorovanem novičarskem okolju, v katerem smo primerjali dve predstavitvi povratnih informacij o raznolikosti: (1) analitično vizualizacijo pristranskosti, ki povzema ravnotežje med vidiki, in (2) metaforično vizualizacijo rasti, ki izpostavljenost navzkrižnim stališčem uokvirja kot osebni razvoj. Glede na vedenjske in stališčne mere odprtomiselne vključenosti nobena od predstavitev povratnih informacij ni povečala vključenosti v primerjavi s kontrolno skupino, prav tako se obe zasnovi med seboj nista zanesljivo razlikovali. Rezultati kažejo, da lahke predstavitve signalov raznolikosti brez prilagodljive personalizacije ali strukturnih sprememb priporočil morda ne zadoščajo za spreminjanje selektivne izpostavljenosti v enosejnih okoljih. Razpravljamo o posledicah za oblikovanje povratnih informacij uporabniškega modela in depolarizacijskih ciljev v priporočilnih sistemih. human-centered computing human computer interaction information systems recommender systems računalništvo usmerjeno v človeka interakcija med človekom in računalnikom informacijski sistemi sistemi za priporočanje true false true Angleški jezik Slovenski jezik Neznano 2026-06-05 14:43:57 2026-06-05 14:44:00 2026-06-06 03:09:29 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 Str. 536-539 0000-00-00 PostprintKoncna NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.5 280614403 10.1145/3774935.3812732 280680195 RAZ_Riemann_Janine_2026.pdf RAZ_Riemann_Janine_2026.pdf 1 5AD716DCD9799B03812A00E0EDADE1D8 809f4f35a40e96577901c6f53d8886eedeb30398354cb7de7814e5a04ac16b7d 329529a4-60dc-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33774 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3774935.3812732 1 1790a6a7-60dc-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33773 Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije 0 0 0