論文の概要: An Offer you Cannot Refuse? Trends in the Coerciveness of Amazon Book
Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14060v1
- Date: Sat, 21 Oct 2023 16:32:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 02:13:46.382116
- Title: An Offer you Cannot Refuse? Trends in the Coerciveness of Amazon Book
Recommendations
- Title（参考訳）: 否定できないオファー?
Amazon Book Recommendationsの強迫性の動向
- Authors: Jonathan H. Rystr{\o}m
- Abstract要約: TextitBarrier-to-Exitは、ユーザが好みを変更するのがいかに難しいかを示す指標で、1998年から2018年にかけてAmazon Book Ratingsの大規模なデータセットを分析します。
調査の結果,バリア・トゥ・エグジットは時間とともに著しく成長し,利用者の嗜好を変えることが困難になったことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recommender systems can be a helpful tool for recommending content but they
can also influence users' preferences. One sociological theory for this
influence is that companies are incentivised to influence preferences to make
users easier to predict and thus more profitable by making it harder to change
preferences. This paper seeks to test that theory empirically. We use
\textit{Barrier-to-Exit}, a metric for how difficult it is for users to change
preferences, to analyse a large dataset of Amazon Book Ratings from 1998 to
2018. We focus the analysis on users who have changed preferences according to
Barrier-to-Exit. To assess the growth of Barrier-to-Exit over time, we
developed a linear mixed-effects model with crossed random effects for users
and categories. Our findings indicate a highly significant growth of
Barrier-to-Exit over time, suggesting that it has become more difficult for the
analysed subset of users to change their preferences. However, it should be
noted that these findings come with several statistical and methodological
caveats including sample bias and construct validity issues related to
Barrier-to-Exit. We discuss the strengths and limitations of our approach and
its implications. Additionally, we highlight the challenges of creating
context-sensitive and generalisable measures for complex socio-technical
concepts such as "difficulty to change preferences." We conclude with a call
for further research: to curb the potential threats of preference manipulation,
we need more measures that allow us to compare commercial as well as
non-commercial systems.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステムはコンテンツを推薦する上で有用なツールであるが、ユーザの好みに影響を及ぼすこともできる。
この影響に対する社会学的理論の1つは、企業がユーザーの好みに影響を与え、より予測しやすくなり、選好を変えるのを難しくすることで利益が上がるというものである。
本稿では,その理論を実証的に検証する。
私たちは、1998年から2018年にかけてAmazon Book Ratingsの大規模なデータセットを分析するために、ユーザが好みを変更するのがいかに難しいかを示すメトリックである‘textit{Barrier-to-Exit}’を使用します。
Barrier-to-Exitで好みを変えたユーザーを対象に分析を行った。
時間とともにバリア・トゥ・エグジットの成長を評価するために,ユーザやカテゴリに対してランダムな相互効果を持つ線形混合効果モデルを開発した。
調査の結果,バリア・トゥ・エグジットは時間とともに著しく成長し,利用者の嗜好を変えることが困難になったことが示唆された。
しかし,これらの発見には,サンプルバイアスやバリア・トゥ・エグジットに関する構成的妥当性など,統計学的・方法論的な問題点がいくつか含まれていることに注意が必要である。
我々は,アプローチの強みと限界とその意味について論じる。
さらに,「好みを変えることの難しさ」のような複雑な社会技術的概念に対して,文脈に敏感で一般化可能な尺度を作成することの課題を強調した。
選好操作の潜在的な脅威を抑制するためには、商業システムと非商業システムを比較するためのさらなる措置が必要である。
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