論文の概要: Mitigating the Participation Bias by Balancing Extreme Ratings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03737v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 02:58:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:31:22.805227
• Title: Mitigating the Participation Bias by Balancing Extreme Ratings
• Title（参考訳）: エクストリームレーティングのバランスによる参加バイアスの緩和
• Authors: Yongkang Guo, Yuqing Kong, Jialiang Liu,
• Abstract要約: 我々は、参加バイアスの下で、ロバストな評価集計タスクについて検討する。 私たちの目標は、集計された評価と、基礎となるすべての評価の平均との間の2乗損失を最小化することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5785450878667597
• License:
• Abstract: Rating aggregation plays a crucial role in various fields, such as product recommendations, hotel rankings, and teaching evaluations. However, traditional averaging methods can be affected by participation bias, where some raters do not participate in the rating process, leading to potential distortions. In this paper, we consider a robust rating aggregation task under the participation bias. We assume that raters may not reveal their ratings with a certain probability depending on their individual ratings, resulting in partially observed samples. Our goal is to minimize the expected squared loss between the aggregated ratings and the average of all underlying ratings (possibly unobserved) in the worst-case scenario. We focus on two settings based on whether the sample size (i.e. the number of raters) is known. In the first setting, where the sample size is known, we propose an aggregator, named as the Balanced Extremes Aggregator. It estimates unrevealed ratings with a balanced combination of extreme ratings. When the sample size is unknown, we derive another aggregator, the Polarizing-Averaging Aggregator, which becomes optimal as the sample size grows to infinity. Numerical results demonstrate the superiority of our proposed aggregators in mitigating participation bias, compared to simple averaging and the spectral method. Furthermore, we validate the effectiveness of our aggregators on a real-world dataset.
• Abstract（参考訳）: 評価アグリゲーションは、製品レコメンデーション、ホテルランキング、教育評価など、様々な分野で重要な役割を担っている。 しかしながら、従来の平均化手法は、一部のラッカーが評価プロセスに参加しない参加バイアスの影響を受け、潜在的な歪みにつながる可能性がある。 本稿では,参加バイアス下でのロバストな評価集計課題について考察する。 レーティング担当者は、個々のレーティングによって特定の確率でレーティングを公表しない可能性があり、その結果、部分的に観察されたサンプルが得られたと仮定する。 私たちの目標は、最悪のシナリオにおいて、集計されたレーティングと、基礎となるレーティング(おそらく観測されていない)の平均との間の2乗損失を最小化することです。 サンプルサイズ(すなわちラッカー数)が分かっているかどうかに基づいて、2つの設定に焦点を当てる。 サンプルサイズが知られている最初の設定では、Ba balanced Extremes Aggregator という名前のアグリゲータを提案する。 調査されていない格付けと極端な格付けのバランスの取れた組み合わせを見積もっている。 試料粒径が不明な場合には, 試料粒径が無限に大きくなるにつれて, 試料粒径が最適となるポラライジング平均粒径アグリゲータを導出する。 その結果, 簡単な平均化法やスペクトル法に比べて, 参加者バイアス軽減に有効なアグリゲータの優位性を示した。 さらに,実世界のデータセット上でのアグリゲータの有効性を検証する。

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