論文の概要: T-RECS: A Simulation Tool to Study the Societal Impact of Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08959v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 15:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 14:42:14.440878
• Title: T-RECS: A Simulation Tool to Study the Societal Impact of Recommender Systems
• Title（参考訳）: T-RECS:レコメンダシステムの社会的影響を研究するためのシミュレーションツール
• Authors: Eli Lucherini, Matthew Sun, Amy Winecoff, Arvind Narayanan
• Abstract要約: 我々は、研究者がレコメンデーションシステムをシミュレートするために設計されたオープンソースのPythonパッケージであるT-RECSを紹介する。 本稿では,T-RECSの柔軟性を実証するため,従来の2つのシミュレーションに基づく社会工学研究の再現を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.592114738742928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulation has emerged as a popular method to study the long-term societal consequences of recommender systems. This approach allows researchers to specify their theoretical model explicitly and observe the evolution of system-level outcomes over time. However, performing simulation-based studies often requires researchers to build their own simulation environments from the ground up, which creates a high barrier to entry, introduces room for implementation error, and makes it difficult to disentangle whether observed outcomes are due to the model or the implementation. We introduce T-RECS, an open-sourced Python package designed for researchers to simulate recommendation systems and other types of sociotechnical systems in which an algorithm mediates the interactions between multiple stakeholders, such as users and content creators. To demonstrate the flexibility of T-RECS, we perform a replication of two prior simulation-based research on sociotechnical systems. We additionally show how T-RECS can be used to generate novel insights with minimal overhead. Our tool promotes reproducibility in this area of research, provides a unified language for simulating sociotechnical systems, and removes the friction of implementing simulations from scratch.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは、レコメンダシステムの長期的な社会的影響を研究する一般的な方法として登場した。 このアプローチにより、研究者は理論モデルを明示的に指定し、時間とともにシステムレベルの結果の進化を観察できる。 しかし、シミュレーションベースの研究を行うには、しばしば研究者がゼロから独自のシミュレーション環境を構築する必要があるため、導入障壁が高くなり、実装エラーの余地が生まれ、観察結果がモデルによるものか実装によるものなのかを判断することが難しくなる。 研究者がレコメンデーションシステムや,ユーザやコンテンツクリエーターといった複数の利害関係者間のインタラクションをアルゴリズムが仲介する,他のタイプの社会学的システムをシミュレートするために設計された,オープンソースのpythonパッケージであるt-recsを紹介する。 T-RECSの柔軟性を実証するため,2つの従来のシミュレーションに基づく社会工学研究の再現を行った。 さらに、T-RECSを用いて、オーバーヘッドを最小限に抑えた新しい洞察を生成する方法を示す。 本ツールは,この研究領域における再現性を促進し,社会学的システムをシミュレートするための統一言語を提供し,シミュレーション実装の摩擦をスクラッチから除去する。

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