論文の概要: Oh, Behave! Country Representation Dynamics Created by Feedback Loops in Music Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11565v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 12:18:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:22:30.135611
• Title: Oh, Behave! Country Representation Dynamics Created by Feedback Loops in Music Recommender Systems
• Title（参考訳）: 音楽レコメンダシステムにおけるフィードバックループによるカントリー表現ダイナミクス
• Authors: Oleg Lesota, Jonas Geiger, Max Walder, Dominik Kowald, Markus Schedl,
• Abstract要約: 本研究では,ユーザのプロファイルやレコメンデーションにおける地域(国別)と米国産音楽の表現のダイナミクスについて検討する。 その結果,調査対象のレコメンデーションモデルのほとんどは,レコメンデーションにおける地元のアーティストの楽曲の割合を減少させることが示唆された。 表現力の低い国からのユーザーは、長期的には、地元の音楽の表現不足に最も影響を受けやすい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.92422328367169
• License:
• Abstract: Recent work suggests that music recommender systems are prone to disproportionally frequent recommendations of music from countries more prominently represented in the training data, notably the US. However, it remains unclear to what extent feedback loops in music recommendation influence the dynamics of such imbalance. In this work, we investigate the dynamics of representation of local (i.e., country-specific) and US-produced music in user profiles and recommendations. To this end, we conduct a feedback loop simulation study using the standardized LFM-2b dataset. The results suggest that most of the investigated recommendation models decrease the proportion of music from local artists in their recommendations. Furthermore, we find that models preserving average proportions of US and local music do not necessarily provide country-calibrated recommendations. We also look into popularity calibration and, surprisingly, find that the most popularity-calibrated model in our study (ItemKNN) provides the least country-calibrated recommendations. In addition, users from less represented countries (e.g., Finland) are, in the long term, most affected by the under-representation of their local music in recommendations.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、音楽レコメンデーションシステムは、トレーニングデータ、特に米国において、より顕著に代表される国々の音楽レコメンデーションを不当に頻繁に行う傾向にあることが示唆されている。 しかし,音楽レコメンデーションにおけるフィードバックループが,このような不均衡のダイナミクスにどの程度影響するかは定かではない。 本研究では,ユーザのプロファイルやレコメンデーションにおける地域(地域特化音楽)と米国産音楽の表現のダイナミクスについて検討する。 この目的のために,標準化された LFM-2b データセットを用いてフィードバックループシミュレーションを行う。 その結果,レコメンデーションモデルのほとんどは,レコメンデーションにおける地元のアーティストの楽曲の割合を減少させることが示唆された。 さらに、米国と地方音楽の平均比率を保存するモデルが、必ずしも国別レコメンデーションを提供するとは限らないことが判明した。 また、人気校正も検討し、意外なことに、私たちの研究で最も人気度の高いモデル(ItemKNN)が、最小の国別校正のレコメンデーションを提供していることがわかりました。 さらに、あまり代表されない国(フィンランドなど)のユーザーは、長期的には、地元の音楽の表現不足に最も影響を受けやすい。

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