論文の概要: Interactive Counterfactual Exploration of Algorithmic Harms in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06916v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 23:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 15:57:17.743338
• Title: Interactive Counterfactual Exploration of Algorithmic Harms in Recommender Systems
• Title（参考訳）: Recommenderシステムにおけるアルゴリズムハームの相互対実探索
• Authors: Yongsu Ahn, Quinn K Wolter, Jonilyn Dick, Janet Dick, Yu-Ru Lin,
• Abstract要約: 本研究では,レコメンデーションシステムにおけるアルゴリズム的害の影響を理解し,探索するための対話型ツールを提案する。 視覚化、反事実的説明、インタラクティブなモジュールを活用することで、ユーザは誤校正などのバイアスがレコメンデーションにどのように影響するかを調査できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.990406494980651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems have become integral to digital experiences, shaping user interactions and preferences across various platforms. Despite their widespread use, these systems often suffer from algorithmic biases that can lead to unfair and unsatisfactory user experiences. This study introduces an interactive tool designed to help users comprehend and explore the impacts of algorithmic harms in recommender systems. By leveraging visualizations, counterfactual explanations, and interactive modules, the tool allows users to investigate how biases such as miscalibration, stereotypes, and filter bubbles affect their recommendations. Informed by in-depth user interviews, this tool benefits both general users and researchers by increasing transparency and offering personalized impact assessments, ultimately fostering a better understanding of algorithmic biases and contributing to more equitable recommendation outcomes. This work provides valuable insights for future research and practical applications in mitigating bias and enhancing fairness in machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムはデジタル体験に不可欠なものとなり、様々なプラットフォームでユーザーインタラクションや好みを形作っている。 広く使われているにもかかわらず、これらのシステムはアルゴリズムのバイアスに悩まされ、不公平で満足のいくユーザー体験につながる。 本研究では,レコメンデーションシステムにおけるアルゴリズム的害の影響を理解し,探索するための対話型ツールを提案する。 視覚化、偽物の説明、インタラクティブなモジュールを活用することで、ユーザは誤校正、ステレオタイプ、フィルタバブルなどのバイアスが推奨にどう影響するかを調査できる。 詳細なユーザインタビューからヒントを得たこのツールは、透明性を高め、パーソナライズされた影響評価を提供することによって、一般ユーザと研究者の両方に恩恵を与え、最終的にはアルゴリズムバイアスの理解を深め、より公平なレコメンデーション結果に寄与する。 この研究は、バイアスを緩和し、機械学習アルゴリズムの公正性を高めるための将来の研究と実践的な応用に有用な洞察を提供する。

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