論文の概要: Behind Recommender Systems: the Geography of the ACM RecSys Community

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03512v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 06:46:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:11:04.623376
• Title: Behind Recommender Systems: the Geography of the ACM RecSys Community
• Title（参考訳）: recommender systemsの背後にある: acm recsysコミュニティの地理
• Authors: Lorenzo Porcaro, Jo\~ao Vinagre, Pedro Frau, Isabelle Hupont, Emilia G\'omez
• Abstract要約: 推薦システム研究コミュニティの地理的多様性について考察する。 この研究は、AI - DivinAIプロジェクトにおける多様性の枠組みで実施されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The amount and dissemination rate of media content accessible online is nowadays overwhelming. Recommender Systems filter this information into manageable streams or feeds, adapted to our personal needs or preferences. It is of utter importance that algorithms employed to filter information do not distort or cut out important elements from our perspectives of the world. Under this principle, it is essential to involve diverse views and teams from the earliest stages of their design and development. This has been highlighted, for instance, in recent European Union regulations such as the Digital Services Act, via the requirement of risk monitoring, including the risk of discrimination, and the AI Act, through the requirement to involve people with diverse backgrounds in the development of AI systems. We look into the geographic diversity of the recommender systems research community, specifically by analyzing the affiliation countries of the authors who contributed to the ACM Conference on Recommender Systems (RecSys) during the last 15 years. This study has been carried out in the framework of the Diversity in AI - DivinAI project, whose main objective is the long-term monitoring of diversity in AI forums through a set of indexes.
• Abstract（参考訳）: 現在、オンラインでアクセス可能なメディアコンテンツの量と普及率は圧倒的である。 Recommender Systemsは、これらの情報を管理可能なストリームやフィードにフィルタリングします。 情報フィルタリングに使用されるアルゴリズムが、我々の世界観から重要な要素を歪めたり、取り除いたりすることは、非常に重要である。 この原則の下では、設計と開発の初期段階から多様な見解とチームを巻き込むことが不可欠である。 これは例えば、差別のリスクを含むリスク監視の要件や、aiシステムの開発にさまざまなバックグラウンドを持つ人々を関与させる要件を通じて、最近の欧州連合(eu)のデジタルサービス法(digital services act)のような規制において強調されている。 我々は,推薦システム研究コミュニティの地理的多様性について,特に過去15年間のACMレコメンダシステム会議(RecSys)にコントリビュートした著者の提携国を分析して検討する。 この研究は、aiフォーラムにおける多様性の長期的な監視を指標として、aiの多様性の枠組みであるdivinaiプロジェクトで行われてきた。

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