Descripción
Hoy en día, las mayores y más influyentes empresas del mundo son básicamente recomendados de contenidos (buscadores, comercio on-line, etc.) Esto ha traído como consecuencia efectos negativos a nivel social. Por un lado, la accesibilidad de los productos está sesgada hacia ciertos grupos. Por ejemplo, grandes marcas tienen más visibilidad que el gran número de pequeñas marcas en sistemas de recomendación de productos, o por ejemplo, artistas más populares tienen un exceso de visibilidad. Otro efecto es la polarización de opiniones derivada de la recomendación de contenidos de texto sesgados hacia las preferencias del usuario. Aunque a nivel institucional se están desarrollando leyes para controlar estos aspectos, resulta un reto. Uno de los principales motivos es que no existe un consenso en la comunidad en cuanto a cómo medir la justicia o la ausencia de sesgos en la recomendación de contenidos o productos. Existe incluso contradicción entre diferentes métricas. Esta línea de investigación cubre los siguientes dos objetivos (puede abordarse cada uno de ellos por separado). El primero es la generalización de métricas desde teoría de la información, entendiendo el problema en términos de semejanza e independencia entre distribuciones probabilísticas generadas por el sistema y distribuciones ideales sin sesgos. El segundo objetivo es más ambicioso. Se trata de estudiar la entropía (grado de desorden) como un indicador general de justicia o ausencia de sesgos independiente de los grupos de individuos, productos o los criterios de igualdad establecidos.
Profesor/es
Enrique Amigó
Asignaturas recomendadas
- 31101324 Minería información Social
- 31101076 Descubrimiento de información en textos
- 31101061 Minería de datos
- 31101305 Técnicas basadas en grafos aplicados al procesamiento del lenguaje
- 31101023 Minería de la web
- 31101019 Acceso inteligente a la información
- 3110131 Semántica y pragmática en la web