Exposição à diversidade em sistemas de recomendação para lidar com bolhas de filtro e injustiça

• Processo: 22/07016-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Marcelo Garcia Manzato
• Beneficiário: Marcelo Garcia Manzato
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Sistemas de recomendação Filtro bolha Calibração Algoritmos Diversidade Injustiça
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bolhas de filtro | Calibração | digital nudging | Diversidade | Injustiça | viés | Sistemas de Recomendação

Resumo

Sistemas de recomendação têm sido pesquisados extensivamente nas últimas décadas para filtrar informações. Pesquisas atuais geralmente se concentram em melhorias incrementais de algoritmos, mas ignoram desafios críticos, incluindo bolhas de filtro e injustiça causadas por recomendações tendenciosas. Embora haja esforços para reduzir cada uma dessas questões individualmente, faltam trabalhos que explorem ambos os problemas ao mesmo tempo. O objetivo geral deste projeto é pesquisar como essas bolhas de filtro e injustiça podem ser abordadas e resolvidas. Ao combinar de forma eficiente tanto a calibração quanto os estímulos digitais para recomendações mais diversas, pretende-se apoiar a conscientização sobre bolhas de filtro e injustiça, e a exposição a conteúdo mais diversificado e justo. (AU)