論文の概要: Filter Bubble or Homogenization? Disentangling the Long-Term Effects of
Recommendations on User Consumption Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15013v2
- Date: Thu, 7 Mar 2024 22:46:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 22:38:11.953449
- Title: Filter Bubble or Homogenization? Disentangling the Long-Term Effects of
Recommendations on User Consumption Patterns
- Title（参考訳）: フィルターバブルか均質化か?
ユーザの消費パターンに対するレコメンデーションの長期的影響に関する分析
- Authors: Md Sanzeed Anwar, Grant Schoenebeck, Paramveer S. Dhillon
- Abstract要約: より洗練されたホモジェナイゼーションとフィルタバブル効果の定義を2つの重要な指標に分解して開発する。
次に,提案手法が均質化やフィルタバブル効果に与える影響を総合的に把握する新しいエージェント・ベース・シミュレーション・フレームワークを用いる。
両タイプの多様性を考慮し、より曖昧なアプローチをとる2つの新しい推奨アルゴリズムを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.197682068104959
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recommendation algorithms play a pivotal role in shaping our media choices,
which makes it crucial to comprehend their long-term impact on user behavior.
These algorithms are often linked to two critical outcomes: homogenization,
wherein users consume similar content despite disparate underlying preferences,
and the filter bubble effect, wherein individuals with differing preferences
only consume content aligned with their preferences (without much overlap with
other users). Prior research assumes a trade-off between homogenization and
filter bubble effects and then shows that personalized recommendations mitigate
filter bubbles by fostering homogenization. However, because of this assumption
of a tradeoff between these two effects, prior work cannot develop a more
nuanced view of how recommendation systems may independently impact
homogenization and filter bubble effects. We develop a more refined definition
of homogenization and the filter bubble effect by decomposing them into two key
metrics: how different the average consumption is between users (inter-user
diversity) and how varied an individual's consumption is (intra-user
diversity). We then use a novel agent-based simulation framework that enables a
holistic view of the impact of recommendation systems on homogenization and
filter bubble effects. Our simulations show that traditional recommendation
algorithms (based on past behavior) mainly reduce filter bubbles by affecting
inter-user diversity without significantly impacting intra-user diversity.
Building on these findings, we introduce two new recommendation algorithms that
take a more nuanced approach by accounting for both types of diversity.
- Abstract（参考訳）: 推奨アルゴリズムは、メディアの選択を形作る上で重要な役割を担います。
これらのアルゴリズムは、2つの重要な結果に関連付けられている: 均質化(homogenization)、ユーザーは異なる好みにもかかわらず類似したコンテンツを消費する、フィルターバブル効果(Filter bubble effect)。
以前の研究は、均質化とフィルターバブル効果のトレードオフを仮定し、パーソナライズドレコメンデーションが均質化を促進することによってフィルターバブルを緩和することを示している。
しかし、この2つの効果のトレードオフという仮定のため、事前の作業は、いかにレコメンデーションシステムがホモゲン化とフィルターバブル効果に独立にどのように影響するかについてより微妙な視点を築けない。
本研究では, ユーザ間での平均消費がどの程度異なるか(ユーザ間多様性)と, 個人の消費がいかに異なるか(ユーザ間多様性)という2つの重要な指標に分解することで, 均質化とフィルタバブル効果のより洗練された定義を開発する。
次に,提案手法が均質化およびフィルタバブル効果に与える影響を総合的に把握する新しいエージェント・ベース・シミュレーション・フレームワークを用いる。
シミュレーションの結果,従来のレコメンデーションアルゴリズム(過去の行動に基づく)は,ユーザ間の多様性に大きな影響を与えることなく,フィルタバブルを低減していることがわかった。
これらの結果をもとに,両種の多様性を考慮し,より微妙なアプローチによる推薦アルゴリズムを2つ導入した。
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