本稿では、パーソナライズされた推薦システムがオンラインでのユーザー選択に与える影響を検証しています。特に、Netflixの視聴データを用いて、推薦によって生じる効用と商品の特性を別々に評価するための離散選択モデルを構築しました。結果として、現在の推薦システムを行列分解や人気に基づくアルゴリズムに置き換えると、エンゲージメントがそれぞれ4%および12%減少し、消費の多様性も減少することが示されました。また、パーソナライズされた推薦から得られる消費の増加は、機械的な露出よりも効果的なターゲティングによるものであることが明らかになり、特に中程度の人気商品での利得が大きいことが分かりました。