論文の概要: Quantifying the Potential to Escape Filter Bubbles: A Behavior-Aware Measure via Contrastive Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03067v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 07:21:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-04 20:02:54.929049
• Title: Quantifying the Potential to Escape Filter Bubbles: A Behavior-Aware Measure via Contrastive Simulation
• Title（参考訳）: 気泡のエスケープの可能性の定量化:コントラストシミュレーションによる行動認識尺度
• Authors: Difu Feng, Qianqian Xu, Zitai Wang, Cong Hua, Zhiyong Yang, Qingming Huang,
• Abstract要約: 本稿では,バブルエスケープポテンシャル(Bubble Escape Potential, BEP)を紹介する。 予測精度と気泡流出電位の関係を検討するため,複数の推薦モデルにまたがる広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.74100448579857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, recommendation systems have become crucial to online platforms, shaping user exposure by accurate preference modeling. However, such an exposure strategy can also reinforce users' existing preferences, leading to a notorious phenomenon named filter bubbles. Given its negative effects, such as group polarization, increasing attention has been paid to exploring reasonable measures to filter bubbles. However, most existing evaluation metrics simply measure the diversity of user exposure, failing to distinguish between algorithmic preference modeling and actual information confinement. In view of this, we introduce Bubble Escape Potential (BEP), a behavior-aware measure that quantifies how easily users can escape from filter bubbles. Specifically, BEP leverages a contrastive simulation framework that assigns different behavioral tendencies (e.g., positive vs. negative) to synthetic users and compares the induced exposure patterns. This design enables decoupling the effect of filter bubbles and preference modeling, allowing for more precise diagnosis of bubble severity. We conduct extensive experiments across multiple recommendation models to examine the relationship between predictive accuracy and bubble escape potential across different groups. To the best of our knowledge, our empirical results are the first to quantitatively validate the dilemma between preference modeling and filter bubbles. What's more, we observe a counter-intuitive phenomenon that mild random recommendations are ineffective in alleviating filter bubbles, which can offer a principled foundation for further work in this direction.
• Abstract（参考訳）: 今日では、オンラインプラットフォームにとってレコメンデーションシステムは重要となり、正確な嗜好モデリングによってユーザーの露出を形作っている。 しかし、そのような露出戦略はユーザの既存の嗜好を補強する可能性もあり、フィルタバブルと呼ばれる悪名高い現象につながる。 群分極のような負の効果を考えると、バブルを濾過する合理的な手段を探究するために注意が払われている。 しかし、既存の評価指標のほとんどは、単にユーザの露出の多様性を測定し、アルゴリズムの好みモデリングと実際の情報の閉じ込めを区別することができない。 本稿では,バブルエスケープポテンシャル(Bubble Escape Potential, BEP)について紹介する。 具体的には、BEPは、異なる行動傾向(例えば、ポジティブ対ネガティブ)を合成ユーザに割り当て、誘発された露光パターンを比較する、対照的なシミュレーションフレームワークを活用する。 この設計により、フィルタバブルの効果と選好モデリングを分離することができ、泡の重症度をより正確に診断することができる。 予測精度と気泡流出電位の関係を検討するため,複数の推薦モデルにまたがる広範囲な実験を行った。 我々の知識を最大限に活用するために、我々の経験的結果は、選好モデリングとフィルターバブルの間のジレンマを定量的に検証する最初のものである。 さらに、フィルタバブルの緩和には軽度のランダムなレコメンデーションが役に立たないという反直感的な現象が観察され、この方向へのさらなる研究の基盤となる。

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