論文の概要: Measuring Commonality in Recommendation of Cultural Content: Recommender Systems to Enhance Cultural Citizenship

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01696v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 19:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 10:17:12.743850
• Title: Measuring Commonality in Recommendation of Cultural Content: Recommender Systems to Enhance Cultural Citizenship
• Title（参考訳）: 文化コンテンツ推薦における共通性の測定:文化市民権強化のためのレコメンダシステム
• Authors: Andres Ferraro, Gustavo Ferreira, Fernando Diaz, Georgina Born
• Abstract要約: そこで本稿では,文化内容の特定のカテゴリにおいて,特定のユーザ集団に親しみのあるレコメンデーションの度合いを反映した新しい尺度として,共通性を導入する。 以上の結果から,共通性は既存の指標と相補的なシステム行動の特性を捉え,利用者の文化的市民性を高めることを目的としたリコメンデータシステムにおける代替的非個人化介入の必要性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.5613995938273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems have become the dominant means of curating cultural content, significantly influencing the nature of individual cultural experience. While the majority of research on recommender systems optimizes for personalized user experience, this paradigm does not capture the ways that recommender systems impact cultural experience in the aggregate, across populations of users. Although existing novelty, diversity, and fairness studies probe how systems relate to the broader social role of cultural content, they do not adequately center culture as a core concept and challenge. In this work, we introduce commonality as a new measure that reflects the degree to which recommendations familiarize a given user population with specified categories of cultural content. Our proposed commonality metric responds to a set of arguments developed through an interdisciplinary dialogue between researchers in computer science and the social sciences and humanities. With reference to principles underpinning non-profit, public service media systems in democratic societies, we identify universality of address and content diversity in the service of strengthening cultural citizenship as particularly relevant goals for recommender systems delivering cultural content. Taking diversity in movie recommendation as a case study in enhancing pluralistic cultural experience, we empirically compare systems' performance using commonality and existing utility, diversity, and fairness metrics. Our results demonstrate that commonality captures a property of system behavior complementary to existing metrics and suggest the need for alternative, non-personalized interventions in recommender systems oriented to strengthening cultural citizenship across populations of users. In this way, commonality contributes to a growing body of scholarship developing 'public good' rationales for digital media and ML systems.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは文化コンテンツをキュレートするための主要な手段となり、個々の文化体験の性質に大きな影響を与えている。 推薦システムに関するほとんどの研究はパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスのために最適化されているが、このパラダイムは、推薦システムが総人口全体にわたる文化体験に影響を与える方法を捉えていない。 既存の新奇性、多様性、公正性の研究は、システムが文化的コンテンツのより広い社会的役割とどのように関係しているかを調査するが、それらは文化を中核的な概念と挑戦として適切に中心にしていない。 本研究は,特定の文化内容のカテゴリで,特定のユーザ集団に親しみやすいレコメンデーションの度合いを反映した新しい尺度として,共通性を導入する。 提案する共通性指標は,コンピュータ科学研究者と社会科学と人文科学の学際的な対話を通じて開発された一連の議論に応答する。 民主主義社会における非営利・公共サービスメディアシステムを支える原則に言及し、文化市民権強化サービスにおけるアドレスとコンテンツの多様性の普遍性を、特に文化コンテンツ配信レコメンダシステムに関連する目標として特定する。 映画レコメンデーションの多様性を多元的文化的体験の向上のケーススタディとして捉え,共通性と既存実用性,多様性,公正性の指標を用いて,システムのパフォーマンスを実証的に比較した。 以上の結果から,共通性は既存の指標と相補的なシステム行動の特性を捉え,利用者の文化的市民性を高めることを目的としたレコメンデーターシステムにおける代替的非個人化介入の必要性が示唆された。 このようにして、共通性は、デジタルメディアとmlシステムのための「公益」な根拠を開発する奨学金の増大に寄与する。

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