論文の概要: How public datasets constrain the development of diversity-aware news recommender systems, and what law could do about it
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05952v1
- Date: Tue, 07 Oct 2025 14:08:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.281651
- Title: How public datasets constrain the development of diversity-aware news recommender systems, and what law could do about it
- Title（参考訳）: 公共データセットが多様性を意識したニュースレコメンデーションシステムの開発をいかに制限するか、そしてそれに対して法ができること
- Authors: Max van Drunen, Sanne Vrijenhoek,
- Abstract要約: 多様性を意識したレコメンダシステムを実現するためには,現代のニュースレコメンダのトレーニングに必要なデータセットに注意を払うことが不可欠である,と我々は主張する。
まず、規範文献で提案される多様性を考慮したニュースレコメンデータシステムの開発を可能にするために、データセットが含めるべき情報を特定する。
第2に、多様性を意識したニュースレコメンデータシステムの開発に必要なデータに対して、研究者が構造的なアクセスを提供するために、なぜ欧州の法律や政策が利用できるのかを分析します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: News recommender systems increasingly determine what news individuals see online. Over the past decade, researchers have extensively critiqued recommender systems that prioritise news based on user engagement. To offer an alternative, researchers have analysed how recommender systems could support the media's ability to fulfil its role in democratic society by recommending news based on editorial values, particularly diversity. However, there continues to be a large gap between normative theory on how news recommender systems should incorporate diversity, and technical literature that designs such systems. We argue that to realise diversity-aware recommender systems in practice, it is crucial to pay attention to the datasets that are needed to train modern news recommenders. We aim to make two main contributions. First, we identify the information a dataset must include to enable the development of the diversity-aware news recommender systems proposed in normative literature. Based on this analysis, we assess the limitations of currently available public datasets, and show what potential they do have to expand research into diversity-aware recommender systems. Second, we analyse why and how European law and policy can be used to provide researchers with structural access to the data they need to develop diversity-aware news recommender systems.
- Abstract（参考訳）: ニュースレコメンデーターシステムは、個人がオンラインで見ているニュースをますます判断する。
過去10年間で、研究者はユーザーエンゲージメントに基づいてニュースを優先するリコメンデーターシステムを広く批判してきた。
代替手段を提供するために、研究者は、メディアが民主主義社会での役割を果たす能力をいかに支援できるかを、編集価値、特に多様性に基づいたニュースを推薦するかを分析した。
しかし、ニュースレコメンデータシステムがどのように多様性を取り入れるべきかについての規範理論と、そのようなシステムを設計する技術文献の間には、大きなギャップが続いている。
多様性を意識したレコメンダシステムを実現するためには,現代のニュースレコメンダのトレーニングに必要なデータセットに注意を払うことが不可欠である,と我々は主張する。
私たちは2つの主な貢献を目指しています。
まず、規範文献で提案される多様性を考慮したニュースレコメンデータシステムの開発を可能にするために、データセットが含めるべき情報を特定する。
この分析に基づいて、現在利用可能なパブリックデータセットの制限を評価し、多様性を考慮したレコメンデーションシステムの研究を拡大する上で、どのような可能性があるかを示す。
第2に、多様性を意識したニュースレコメンデータシステムの開発に必要なデータに対して、研究者が構造的なアクセスを提供するために、なぜ欧州の法律や政策が利用できるのかを分析します。
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