論文の概要: Leveraging Recommender Systems to Reduce Content Gaps on Peer Production Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08669v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 17:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 11:56:46.411518
• Title: Leveraging Recommender Systems to Reduce Content Gaps on Peer Production Platforms
• Title（参考訳）: ピアプロダクションプラットフォームにおけるコンテンツギャップ低減のためのレコメンダシステムの利用
• Authors: Mo Houtti, Isaac Johnson, Loren Terveen
• Abstract要約: 提案する記事の提示は,記事に対する作業の割合を増大させるが,全体としてのレコメンデーションの取り込みは著しく減少する。 論文発見プロセスの無視がいかに人為的に推奨を狭めるかなど、結果の意味について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Peer production platforms like Wikipedia commonly suffer from content gaps. Prior research suggests recommender systems can help solve this problem, by guiding editors towards underrepresented topics. However, it remains unclear whether this approach would result in less relevant recommendations, leading to reduced overall engagement with recommended items. To answer this question, we first conducted offline analyses (Study 1) on SuggestBot, a task-routing recommender system for Wikipedia, then did a three-month controlled experiment (Study 2). Our results show that presenting users with articles from underrepresented topics increased the proportion of work done on those articles without significantly reducing overall recommendation uptake. We discuss the implications of our results, including how ignoring the article discovery process can artificially narrow recommendations. We draw parallels between this phenomenon and the common issue of ``filter bubbles'' to show how any platform that employs recommender systems is susceptible to it.
• Abstract（参考訳）: wikipediaのようなピアプロダクションプラットフォームは、コンテンツのギャップに苦しむことが多い。 以前の研究によると、レコメンダシステムは、エディターを過度なトピックへと導くことで、この問題を解決するのに役立ちます。 しかし、このアプローチがより関連性の低いレコメンデーションをもたらすかどうかは不明であり、推奨項目への全体的な関与が減少する。 そこで我々はまず,WikipediaのタスクルーティングレコメンデーションシステムであるSuggestBotのオフライン分析(Study 1)を行い,その後3ヶ月の制御実験を行った(Study2)。 以上の結果から,記事のレコメンデーション率を著しく低下させることなく,その記事に対する作業の割合を増加させることができた。 論文発見プロセスの無視がいかに人為的に推奨を狭めるかなど、結果の意味について論じる。 この現象と 'filter bubbles'' の共通問題との間には,レコメンダシステムを利用するプラットフォームがどのように影響を受けやすいかを示すための類似点がある。

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