ユーザーが触れる情報が偏るフィルターバブル等の問題は，重要な社会課題である．先行研究や本研究の事前分析で，ユーザーに多様なニュースを読んでもらうことが，長期的には社会と事業者の双方に有益なことが分かっている．では，ユーザーの満足度を損なわずに，視野を広げて多様な記事を読んでもらうにはどうすればよいか．本論文では，ユーザーが記事をクリックした直後に，その関連記事かつユーザーが普段は読まないような記事を推薦する手法を提案する．因果推論の手法でニュースサービスの行動ログを分析した結果，提案手法の推薦を受けた介入群は，クリックした記事のGSスコアが0.029低い，つまりより多様な記事を読んでおり，短期的な満足度の指標のクリック率が1.1%高く，長期的な満足度の指標の継続利用率が6.2%高かった．これは，フィルターバブル等の問題を，事業者とユーザーにメリットがある形で解決できることを示唆している．
