論文の概要: Socially-Aware Recommender Systems Mitigate Opinion Clusterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02412v1
• Date: Fri, 02 Jan 2026 16:54:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.641803
• Title: Socially-Aware Recommender Systems Mitigate Opinion Clusterization
• Title（参考訳）: 社会的に認識されたレコメンダシステムによるオピニオンクラスタ化の軽減
• Authors: Lukas Schüepp, Carmen Amo Alonso, Florian Dörfler, Giulia De Pasquale,
• Abstract要約: ユーザとクリエイターコンテンツとをマッチングして、エンゲージメントを最大化することで、レコメンダシステムはオンラインインタラクションを形成する、と我々は主張する。 このフィードバックループは, ユーザ, クリエータ, 推薦アルゴリズム間の複雑な相互作用を生じさせる。 我々は,このユーザ-クリエータ間のフィードバックインタラクションを明示的に説明し,ユーザのソーシャルネットワークのトポロジを戦略的に活用して多様化を促進するソーシャルネットワーク対応レコメンデータシステムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.513055111258215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems shape online interactions by matching users with creators content to maximize engagement. Creators, in turn, adapt their content to align with users preferences and enhance their popularity. At the same time, users preferences evolve under the influence of both suggested content from the recommender system and content shared within their social circles. This feedback loop generates a complex interplay between users, creators, and recommender algorithms, which is the key cause of filter bubbles and opinion polarization. We develop a social network-aware recommender system that explicitly accounts for this user-creators feedback interaction and strategically exploits the topology of the user's own social network to promote diversification. Our approach highlights how accounting for and exploiting user's social network in the recommender system design is crucial to mediate filter bubble effects while balancing content diversity with personalization. Provably, opinion clusterization is positively correlated with the influence of recommended content on user opinions. Ultimately, the proposed approach shows the power of socially-aware recommender systems in combating opinion polarization and clusterization phenomena.
• Abstract（参考訳）: Recommenderのシステムは、ユーザとクリエイターのコンテンツをマッチングして、エンゲージメントを最大化することによって、オンラインインタラクションを形成する。 クリエイターは、コンテンツをユーザーの好みに合わせて調整し、人気を高める。 同時に、ユーザの好みは、推薦システムからの推奨コンテンツと、ソーシャルサークル内で共有されるコンテンツの両方の影響の下で進化する。 このフィードバックループは, ユーザ, クリエータ, 推薦アルゴリズム間の複雑な相互作用を生じさせる。 我々は,このユーザ-クリエータ間のフィードバックインタラクションを明示的に説明し,ユーザのソーシャルネットワークのトポロジを戦略的に活用して多様化を促進するソーシャルネットワーク対応レコメンデータシステムを開発した。 提案手法では, ユーザのソーシャルネットワークを推薦システム設計で利用し, コンテンツの多様性とパーソナライゼーションのバランスを保ちながら, バブル効果を媒介することの重要性を強調した。 おそらく、意見クラスタ化は、推奨コンテンツがユーザーの意見に与える影響と肯定的に相関している。 最終的に、提案手法は、意見分極とクラスタ化現象に対処する上で、社会的に認識されたレコメンデータシステムの力を示す。

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