論文の概要: Improving and Evaluating the Detection of Fragmentation in News Recommendations with the Clustering of News Story Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06192v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 13:05:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 22:07:33.184937
• Title: Improving and Evaluating the Detection of Fragmentation in News Recommendations with the Clustering of News Story Chains
• Title（参考訳）: ニュースストーリーチェーンのクラスタリングによるニュースレコメンデーションにおけるフラグメンテーション検出の改善と評価
• Authors: Alessandra Polimeno and Myrthe Reuver and Sanne Vrijenhoek and Antske Fokkens
• Abstract要約: フラグメンテーション指標は、ニュースレコメンデーションにおける情報ストリームの断片化の度合いを定量化する。 本稿では,ニュースレコメンデーションにおけるフラグメンテーションの定量化手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.44827993583994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: News recommender systems play an increasingly influential role in shaping information access within democratic societies. However, tailoring recommendations to users' specific interests can result in the divergence of information streams. Fragmented access to information poses challenges to the integrity of the public sphere, thereby influencing democracy and public discourse. The Fragmentation metric quantifies the degree of fragmentation of information streams in news recommendations. Accurate measurement of this metric requires the application of Natural Language Processing (NLP) to identify distinct news events, stories, or timelines. This paper presents an extensive investigation of various approaches for quantifying Fragmentation in news recommendations. These approaches are evaluated both intrinsically, by measuring performance on news story clustering, and extrinsically, by assessing the Fragmentation scores of different simulated news recommender scenarios. Our findings demonstrate that agglomerative hierarchical clustering coupled with SentenceBERT text representation is substantially better at detecting Fragmentation than earlier implementations. Additionally, the analysis of simulated scenarios yields valuable insights and recommendations for stakeholders concerning the measurement and interpretation of Fragmentation.
• Abstract（参考訳）: ニュースレコメンデーターシステムは、民主社会における情報アクセスの形成において、ますます影響力を増している。 しかし、ユーザの特定の関心事にリコメンデーションを合わせると、情報ストリームが多様化する可能性がある。 情報への断片的なアクセスは、公共の領域の整合性に挑戦し、民主主義や世論に影響を与える。 フラグメンテーション指標は、ニュースレコメンデーションにおける情報ストリームの断片化の程度を定量化する。 このメトリクスの正確な測定には、異なるニュースイベント、ストーリー、タイムラインを特定するために自然言語処理(NLP)を適用する必要がある。 本稿では,ニュースレコメンデーションにおけるフラグメンテーションの定量化のための様々な手法について詳細に検討する。 これらの手法は、ニュースストーリーのクラスタリングにおける性能の測定と、異なるシミュレートされたニュースレコメンデータシナリオのフラグメンテーションスコアの評価の両方により、本質的に評価される。 その結果,集合的階層的クラスタリングとセンテンスBERTテキスト表現は,従来の実装よりもフラグメンテーションの検出に優れていた。 さらに、シミュレーションシナリオの分析は、断片化の測定と解釈に関するステークホルダーにとって貴重な洞察と推奨を与える。

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