新工具提高了在线搜索排名的公平性

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  • AIUST.COM
  • 2020-08-19 23:39

研究人员介绍了他们开发的一种工具,可以提高在线排名的公平性,同时又不影响其实用性或相关性。

当您在互联网上搜索内容时,您是一页一页地浏览建议还是从前几个选择中进行选择?

由于大多数人都是从这些列表的顶部进行选择的,因此他们很少看到绝大多数选项,从而在从招聘到媒体曝光到电子商务等各个方面都产生了偏见。

康奈尔大学的研究人员在一篇新论文中介绍了他们开发的一种工具,可以在不牺牲其实用性或相关性的情况下提高在线排名的公平性。

计算机科学博士生Ashudeep Singh说:“如果您可以平等地检查所有选择,然后决定选择什么,那将是理想选择。但是,由于我们无法做到这一点,因此排名成为导航这些选择的关键界面。” “在动态学习到排名中控制公平和偏见”一书的第一作者,获得了计算机学会SIGIR信息检索研究与开发会议的最佳论文奖。

辛格说:“例如,许多YouTube员工会发布相同食谱的视频,但是其中一些视频的观看者比其他人更多,即使他们可能非常相似。” “这之所以发生,是因为搜索结果呈现给我们的方式。我们通常以线性方式降低排名,注意力迅速下降。”

研究人员的方法称为FairCo,可以使他们大致平等地接受同样相关的选择,并避免对已经排在首位的物品给予优惠待遇。这可以纠正现有算法中固有的不公平现象,从而加剧不平等和政治分化,并减少个人选择。

“他们如何分配曝光率排名系统。那么,我们如何确保每个人都能获得公平的曝光率呢?” 计算机科学和信息科学教授,论文的高级作者Thorsten Joachims说。“例如,在电子商务系统和对职位空缺进行排名的系统中,构成公平性的方法可能大不相同。我们提出了可让您指定公平性标准的计算工具,以及可证明强制执行的算法他们。”

算法会寻找与搜索者最相关的项目,但是由于绝大多数人都选择了列表中的前几个项目之一,因此相关性的微小差异可能会导致曝光率出现巨大差异。例如,根据新闻报道,如果新闻出版物的读者中有51%偏爱偏向保守的意见,而49%偏爱比较自由的文章,则可以认为主页上突出显示的所有热门新闻都倾向于偏爱保守。

约阿希姆斯说:“当相关性的微小差异导致一方扩大时,通常会导致两极分化,一些人倾向于主导对话,而其他意见则被忽视,而没有引起他们的公平关注。” “您可能希望在电子商务系统中使用它,以确保如果您要生产30%的人喜欢的产品,则可以以此为基础获得一定的曝光。或者,如果您有简历,数据库,您可以制定保护措施以确保它不会因种族或性别而受到歧视。”

该研究得到了美国国家科学基金会和Workday的部分支持。

来源:AIUST.COM

作者:原创编译

编辑:leilei

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