論文の概要: When the Umpire is also a Player: Bias in Private Label Product
Recommendations on E-commerce Marketplaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00141v2
- Date: Tue, 2 Feb 2021 04:24:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 06:57:41.327814
- Title: When the Umpire is also a Player: Bias in Private Label Product
Recommendations on E-commerce Marketplaces
- Title（参考訳）: 審判もプレーヤーである場合:eコマースマーケットプレースにおけるプライベートラベル製品推奨のバイアス
- Authors: Abhisek Dash, Abhijnan Chakraborty, Saptarshi Ghosh, Animesh
Mukherjee, Krishna P. Gummadi
- Abstract要約: 関連項目の推薦をAmazon上でエンドツーエンドで体系的に監査する。
提案するネットワーク中心のフレームワークは,有機的およびスポンサーによる推奨項目間のバイアスを定量化し,比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.692849436504222
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Algorithmic recommendations mediate interactions between millions of
customers and products (in turn, their producers and sellers) on large
e-commerce marketplaces like Amazon. In recent years, the producers and sellers
have raised concerns about the fairness of black-box recommendation algorithms
deployed on these marketplaces. Many complaints are centered around
marketplaces biasing the algorithms to preferentially favor their own `private
label' products over competitors. These concerns are exacerbated as
marketplaces increasingly de-emphasize or replace `organic' recommendations
with ad-driven `sponsored' recommendations, which include their own private
labels. While these concerns have been covered in popular press and have
spawned regulatory investigations, to our knowledge, there has not been any
public audit of these marketplace algorithms. In this study, we bridge this gap
by performing an end-to-end systematic audit of related item recommendations on
Amazon. We propose a network-centric framework to quantify and compare the
biases across organic and sponsored related item recommendations. Along a
number of our proposed bias measures, we find that the sponsored
recommendations are significantly more biased toward Amazon private label
products compared to organic recommendations. While our findings are primarily
interesting to producers and sellers on Amazon, our proposed bias measures are
generally useful for measuring link formation bias in any social or content
networks.
- Abstract（参考訳）: アルゴリズムリコメンデーションは、amazonのような大手eコマースマーケットプレースで何百万もの顧客と製品(その生産者と販売者)のやりとりを仲介する。
近年、生産者と販売業者は、これらの市場に展開されるブラックボックスレコメンデーションアルゴリズムの公平性を懸念している。
多くの苦情は、アルゴリズムが競合製品よりも独自の「プライベートラベル」製品を優先的に好むように偏っている市場に集中している。
これらの懸念は、マーケットプレースが'organic'レコメンデーションを広告主導の'sponsored'レコメンデーション(独自のプライベートレーベルを含む)に強調または置き換えるにつれて悪化している。
これらの懸念は広く報道され、規制当局による調査が生まれてきたが、われわれの知る限り、これらのマーケットプレースアルゴリズムの公開監査は行われていない。
本研究では,アマゾンの商品推薦に関するエンドツーエンドの体系的な監査を行うことにより,このギャップを埋める。
提案するネットワーク中心のフレームワークは,有機的およびスポンサーによる推奨項目間のバイアスを定量化し,比較する。
提案されている多くのバイアス対策に従って、スポンサードレコメンデーションは、オーガニックレコメンデーションよりもamazon private label製品にかなり偏っていることが分かりました。
私たちの発見は、主にAmazonのプロデューサや売り手にとって興味深いものですが、提案されたバイアス測定は一般的に、ソーシャルやコンテンツネットワークにおけるリンク形成バイアスを測定するのに役立ちます。
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