論文の概要: Reconciling the Quality vs Popularity Dichotomy in Online Cultural Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13536v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 14:36:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 16:32:25.870670
• Title: Reconciling the Quality vs Popularity Dichotomy in Online Cultural Markets
• Title（参考訳）: オンライン文化市場における品質対人気二分法の再検討
• Authors: Rossano Gaeta, Michele Garetto, Giancarlo Ruffo, and Alessandro Flammini
• Abstract要約: 本研究では,現在普及している商品に偏りがある可能性のあるランキングアルゴリズムにより,品質基準を隠蔽した$N$アイテムをユーザに推奨する,理想化されたオンライン文化市場のモデルを提案する。 我々のゴールは、人気バイアスが高品質アイテムが低品質アイテムよりも人気になるのを防ぎ、品質と人気ランキングの間に望ましくないミスアライメントをもたらすという、よく知られた事実の根底にあるメカニズムをよりよく理解することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.146882023375746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a simple model of an idealized online cultural market in which $N$ items, endowed with a hidden quality metric, are recommended to users by a ranking algorithm possibly biased by the current items' popularity. Our goal is to better understand the underlying mechanisms of the well-known fact that popularity bias can prevent higher-quality items from becoming more popular than lower-quality items, producing an undesirable misalignment between quality and popularity rankings. We do so under the assumption that users, having limited time/attention, are able to discriminate the best-quality only within a random subset of the items. We discover the existence of a harmful regime in which improper use of popularity can seriously compromise the emergence of quality, and a benign regime in which wise use of popularity, coupled with a small discrimination effort on behalf of users, guarantees the perfect alignment of quality and popularity ranking. Our findings clarify the effects of algorithmic popularity bias on quality outcomes, and may inform the design of more principled mechanisms for techno-social cultural markets.
• Abstract（参考訳）: 我々は,現在普及している商品に偏りがある可能性のあるランキングアルゴリズムにより,品質指標を隠蔽した$N$アイテムをユーザに推奨する,理想化されたオンライン文化市場のシンプルなモデルを提案する。 我々のゴールは、人気バイアスが高品質アイテムが低品質アイテムよりも人気になるのを防ぎ、品質と人気ランキングの間に望ましくないミスアライメントをもたらすという、よく知られた事実の根底にあるメカニズムをよりよく理解することである。 私たちは、時間/アテンションが限られているユーザが、アイテムのランダムなサブセット内でのみ、最高の品質を判別できることを前提としています。 我々は,人気の不正な利用が品質の出現を著しく損なうような有害な体制の存在と,ユーザに代わって少なからぬ差別努力を加えて,品質と人気ランキングの完全な整合を保証する良質な制度の存在を見出した。 本研究は,アルゴリズムの普及バイアスが品質に及ぼす影響を明らかにするとともに,技術・社会文化市場におけるより原則的なメカニズムの設計を示唆するものである。

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