論文の概要: Mysterious and Manipulative Black Boxes: A Qualitative Analysis of
Perceptions on Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09933v2
- Date: Fri, 15 Sep 2023 02:40:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 18:48:24.656363
- Title: Mysterious and Manipulative Black Boxes: A Qualitative Analysis of
Perceptions on Recommender Systems
- Title（参考訳）: 神秘的で操作的なブラックボックス:レコメンダシステムにおける知覚の質的分析
- Authors: Jukka Ruohonen
- Abstract要約: 本稿では,欧州のレコメンデーション制度における一般市民,市民社会グループ,企業,その他の認識の質的分析について述べる。
調査したデータセットは、欧州連合(EU)で最近施行されたデジタルサービス法(DSA)に関する協議に提出された回答に基づいている。
質的な結果によると、ヨーロッパ人は一般的にレコメンデーションシステムとレコメンデーションの品質について否定的な意見を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048867
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender systems are used to provide relevant suggestions on various
matters. Although these systems are a classical research topic, knowledge is
still limited regarding the public opinion about these systems. Public opinion
is also important because the systems are known to cause various problems. To
this end, this paper presents a qualitative analysis of the perceptions of
ordinary citizens, civil society groups, businesses, and others on recommender
systems in Europe. The dataset examined is based on the answers submitted to a
consultation about the Digital Services Act (DSA) recently enacted in the
European Union (EU). Therefore, not only does the paper contribute to the
pressing question about regulating new technologies and online platforms, but
it also reveals insights about the policy-making of the DSA. According to the
qualitative results, Europeans have generally negative opinions about
recommender systems and the quality of their recommendations. The systems are
widely seen to violate privacy and other fundamental rights. According to many
Europeans, these also cause various societal problems, including even threats
to democracy. Furthermore, existing regulations in the EU are commonly seen to
have failed due to a lack of proper enforcement. Numerous suggestions were made
by the respondents to the consultation for improving the situation, but only a
few of these ended up to the DSA.
- Abstract（参考訳）: 推薦システムは、様々な事項に関する適切な提案を提供するために使用される。
これらの制度は古典的な研究テーマであるが、これらの制度に関する世論についてはまだ知識が限られている。
システムは様々な問題を引き起こすことが知られているため、世論も重要である。
そこで本研究では,欧州における一般市民,市民団体,企業等の推薦制度に対する認識の質的分析について述べる。
調査されたデータセットは、欧州連合(EU)で最近施行されたデジタルサービス法(DSA)に関する協議に提出された回答に基づいています。
したがって,本論文は,新たな技術やオンラインプラットフォームを規制する上での圧力的問題に寄与するだけでなく,DSAの政策決定に関する洞察も明らかにする。
定性的な結果によると、ヨーロッパ人は概してレコメンダシステムとレコメンデーションの品質について否定的な意見を持っている。
このシステムは、プライバシーやその他の基本的権利を侵害していると広く見られている。
多くのヨーロッパ人によれば、これらもまた民主主義への脅威を含む様々な社会問題を引き起こしている。
さらに、EUの既存の規制は、適切な執行力の欠如により失敗していたと一般的にみられている。
状況改善のための協議について,多くの意見が寄せられたが,DSAに終わったのはごくわずかであった。
関連論文リスト
- Explainable Multi-Stakeholder Job Recommender Systems [0.0]
新しい法律は、プライバシ、公正性、レコメンダシステムとAI全体の説明可能性といった側面に焦点を当てている。
これらのシステムは、求職者、採用者、企業によって同時に使用されるため、マルチステークホルダーアプローチが必要である。
説明可能なマルチステークホルダー求人システムに関する現在の研究を要約し、今後の研究の方向性を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-01T13:12:30Z) - A Deep Dive into Fairness, Bias, Threats, and Privacy in Recommender Systems: Insights and Future Research [45.86892639035389]
本研究では,推薦システムにおける公正性,バイアス,脅威,プライバシについて検討する。
アルゴリズムによる決定が、意図せずバイアスを強化したり、特定のユーザやアイテムグループを疎外したりする方法について検討する。
この研究は、推薦システムの堅牢性、公正性、プライバシーを改善するための今後の研究の方向性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T11:00:35Z) - A Survey on Fairness-aware Recommender Systems [59.23208133653637]
本稿では,様々なレコメンデーションシナリオにおいてフェアネスの概念を提示し,現在の進歩を包括的に分類し,レコメンデーションシステムのさまざまな段階におけるフェアネスを促進するための典型的な手法を紹介する。
次に、フェアネスを意識したレコメンデーションシステムが実業界における産業応用に与える影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T07:08:22Z) - Auditing Recommender Systems -- Putting the DSA into practice with a
risk-scenario-based approach [5.875955066693127]
欧州連合のデジタルサービス法は、アルゴリズムシステムをより透明性を高め、デューディリジェンス義務に従うようプラットフォームに要求している。
これらの要件は、オンラインプラットフォームによって引き起こされるシステム的リスクを軽減するための重要な立法ステップとなっている。
しかし、DSAは、実行可能な監査プロセスを運用するための具体的なガイドラインを欠いている。
このヴォイドは、監査を利用して彼らのプラクティスを正当化し、責任を無視するプラットフォームである「オーディット・ウォッシング」の普及を促進する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-09T10:48:37Z) - Recommender Systems: A Primer [7.487718119544156]
本稿では,従来のレコメンデーション問題の定式化について概説する。
次に、アイテム検索とランキングのための古典的アルゴリズムパラダイムをレビューする。
本稿では,近年のレコメンデーションシステム研究の進展について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-06T06:19:05Z) - A Comprehensive Survey on Trustworthy Recommender Systems [32.523177842969915]
本稿では,信頼に値するレコメンダシステム (TRec) の概要について概説する。
それぞれの側面について、最近の技術についてまとめ、信頼性の高いレコメンデータシステムの実現を支援する研究の方向性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-21T04:34:17Z) - Fairness in Recommender Systems: Research Landscape and Future
Directions [119.67643184567623]
本稿は,近年の地域におけるフェアネスの概念と概念について概観する。
この分野での研究が現在どのように行われているのかを概観する。
全体として、最近の研究成果の分析は、ある研究のギャップを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T08:34:25Z) - Measuring "Why" in Recommender Systems: a Comprehensive Survey on the
Evaluation of Explainable Recommendation [87.82664566721917]
この調査は、IJCAI、AAAI、TheWebConf、Recsys、UMAP、IUIといったトップレベルのカンファレンスから100以上の論文に基づいています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-14T02:58:55Z) - Biometrics: Trust, but Verify [49.9641823975828]
バイオメトリック認識は、世界中のさまざまなアプリケーションに爆発しました。
生体認証システムの様々なサブモジュールに関する多くの顕著な問題と懸念があります。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-14T03:07:25Z) - Survey for Trust-aware Recommender Systems: A Deep Learning Perspective [48.2733163413522]
信頼できるレコメンデーションシステムを採用することが重要になります。
本調査では,信頼を意識したレコメンデータシステムの3つのカテゴリについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T02:11:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。