Fairness in Information Access Systems
La recomendación, la recuperación de información y otros sistemas de acceso a la información plantean retos únicos a la hora de investigar y aplicar los conceptos de equidad y no discriminación que se han desarrollado para estudiar otros sistemas de aprendizaje automático. Aunque el acceso equitativo a la información tiene muchos puntos en común con la clasificación equitativa, existen diferencias importantes, como la naturaleza multilateral de las aplicaciones de acceso a la información, el planteamiento del problema basado en el rango, la importancia de la personalización en muchos casos y el papel de la respuesta del usuario.
Todo ello complica el problema de identificar con precisión qué tipos y operacionalizaciones de equidad pueden ser relevantes. En esta monografía, los autores presentan una taxonomía de las distintas dimensiones del acceso justo a la información y examinan la bibliografía existente hasta la fecha sobre este tema nuevo y en rápido crecimiento.
A continuación, presentan breves introducciones al acceso a la información y a la equidad algorítmica para facilitar el uso de esta obra a los académicos que deseen estudiar su intersección. Los autores concluyen con varios problemas abiertos en el acceso justo a la información y presentan sugerencias sobre cómo enfocar la investigación en este ámbito.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)