論文の概要: Looking for Fairness in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12242v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 13:53:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.411811
• Title: Looking for Fairness in Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムの公正性を探る
• Authors: Cécile Logé,
• Abstract要約: 私たちは現在、ソーシャルメディア上でユーザーにコンテンツ提案を行うレコメンデーションシステムを構築しているところです。 これら3つに共通する公平性に関する懸念は、フィルターバブルの出現である。 ユーザの視点から見れば、これは操作に似ています。 社会の観点では、潜在的な影響は遥かに大きい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6216023343793144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems can be found everywhere today, shaping our everyday experience whenever we're consuming content, ordering food, buying groceries online, or even just reading the news. Let's imagine we're in the process of building a recommender system to make content suggestions to users on social media. When thinking about fairness, it becomes clear there are several perspectives to consider: the users asking for tailored suggestions, the content creators hoping for some limelight, and society at large, navigating the repercussions of algorithmic recommendations. A shared fairness concern across all three is the emergence of filter bubbles, a side-effect that takes place when recommender systems are almost "too good", making recommendations so tailored that users become inadvertently confined to a narrow set of opinions/themes and isolated from alternative ideas. From the user's perspective, this is akin to manipulation. From the small content creator's perspective, this is an obstacle preventing them access to a whole range of potential fans. From society's perspective, the potential consequences are far-reaching, influencing collective opinions, social behavior and political decisions. How can our recommender system be fine-tuned to avoid the creation of filter bubbles, and ensure a more inclusive and diverse content landscape? Approaching this problem involves defining one (or more) performance metric to represent diversity, and tweaking our recommender system's performance through the lens of fairness. By incorporating this metric into our evaluation framework, we aim to strike a balance between personalized recommendations and the broader societal goal of fostering rich and varied cultures and points of view.
• Abstract（参考訳）: コンテンツを消費したり、食べ物を注文したり、オンラインで食料品を購入したり、ニュースを読むことさえできる。 ソーシャルメディア上でユーザーにコンテンツを推薦するレコメンデーションシステムを構築しているところを想像してみましょう。 フェアネスについて考えると、適切な提案を求めるユーザ、いくつかのライムライトを期待するコンテンツクリエーター、そして、アルゴリズムによる推奨の反響をナビゲートする社会など、考慮すべきいくつかの視点が明らかになる。 これら3つに共通する公平性に関する懸念は、フィルターバブルの出現である。これは、リコメンダシステムがほとんど"良くない"場合に発生する副作用であり、推奨事項が高度に調整され、ユーザが狭い意見やテーマに不注意に制限され、代替のアイデアから分離される。 ユーザの視点から見れば、これは操作に似ています。 小さなコンテンツクリエーターの視点では、これは潜在的なファンの全範囲へのアクセスを妨げる障害である。 社会の観点では、潜在的な結果は、集団的な意見、社会的行動、政治的決定に影響を与える。 フィルタバブルの発生を回避し、より包括的で多様なコンテンツランドスケープを確保するために、私たちのレコメンダシステムはどのように微調整されるのか? この問題にアプローチするには、多様性を表現するために1つ(またはそれ以上)のパフォーマンスメトリクスを定義し、公正なレンズを通して推奨者のシステムのパフォーマンスを微調整する。 この指標を評価枠組みに組み込むことで、パーソナライズされたレコメンデーションと、豊かで多様な文化や視点を育むというより広い社会的目標とのバランスをとることを目指している。

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