論文の概要: Hidden Author Bias in Book Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00371v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 11:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-02 14:07:19.786459
• Title: Hidden Author Bias in Book Recommendation
• Title（参考訳）: 書評に隠れた著作家バイアス
• Authors: Savvina Daniil, Mirjam Cuper, Cynthia C.S. Liem, Jacco van Ossenbruggen, Laura Hollink
• Abstract要約: 協調フィルタリングアルゴリズムは、レコメンデーションを提供するために機密性の高いユーザーやアイテム情報を必要としないという利点がある。 我々は、しばしば人気バイアスは、研究者に追加のユーザー情報やアイテム情報が提供されない場合に明らかでない他のバイアスにつながると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2628421392139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaborative filtering algorithms have the advantage of not requiring sensitive user or item information to provide recommendations. However, they still suffer from fairness related issues, like popularity bias. In this work, we argue that popularity bias often leads to other biases that are not obvious when additional user or item information is not provided to the researcher. We examine our hypothesis in the book recommendation case on a commonly used dataset with book ratings. We enrich it with author information using publicly available external sources. We find that popular books are mainly written by US citizens in the dataset, and that these books tend to be recommended disproportionally by popular collaborative filtering algorithms compared to the users' profiles. We conclude that the societal implications of popularity bias should be further examined by the scholar community.
• Abstract（参考訳）: 協調フィルタリングアルゴリズムは、レコメンデーションを提供するためにセンシティブなユーザやアイテムの情報を必要としないという利点がある。 しかし、それでも人気バイアスのような公平な問題に苦しんでいる。 本研究では,研究者に付加的なユーザ情報やアイテム情報が提供されない場合,人気バイアスが他のバイアスにつながる場合が多いことを論じる。 本論文では,本格付データセットを用いて本推薦事例の仮説を検証した。 公開されている外部ソースを使用して著者情報を豊かにします。 人気書籍は,主に米国市民がデータセットで執筆し,それらの書籍は,ユーザのプロファイルと比較して,一般的な協調フィルタリングアルゴリズムによって不釣り合いに推奨される傾向がみられた。 我々は,人気バイアスの社会的含意を,学者コミュニティによってさらに検討すべきだと結論づける。

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