Quali problemi di fairness si verificano nelle raccomandazioni?

Nei sistemi di raccomandazione, i problemi di equità sono legati a una distribuzione ingiusta delle raccomandazioni tra utenti o oggetti. I principali problemi:

• Bias di popolarità: il sistema tende a raccomandare più frequentemente oggetti popolari, riducendo la visibilità di quelli meno popolari ma potenzialmente rilevanti.

• Disparità tra gruppi di utenti: alcuni gruppi di utenti (ad esempio, per età, genere, regione) possono ricevere raccomandazioni di qualità inferiore o meno varie.

• Disparità tra creatori di contenuti: autori meno noti o appartenenti a minoranze possono ricevere meno visualizzazioni e interazioni.

• Feedback e ciclo chiuso: le raccomandazioni influenzano il comportamento degli utenti, il che può rafforzare pregiudizi e ingiustizie esistenti.

Per affrontare questi problemi, si utilizzano metodi di bilanciamento, regolarizzazione e metriche di fairness specifiche durante l'addestramento dei modelli.