Trust and Transparency in Recommender Systems

要約

タイトル：レコメンダーシステムにおける信頼性と透明性
要約：
– 信頼はレコメンダーシステム（RS）において重要であることが長年認識されている。
– しかし、信頼に対する異なる観点と評価方法があり、また、信頼と透明性の関係性は暗黙的に想定されるが、さらに調査されていない場合がある。
– 本稿では、AIとRSコミュニティにおける信頼の理解と測定の異なる方法、具体的・知覚的信頼などについて説明する。そして、信頼と透明性、メンタルモデルの関係についてもレビューし、説明、探索、探索説明（探索と説明の組み合わせ）などの異なる手法によるレコメンダーシステムの透明性実現に関する戦略を探究する。
– これらの概念やそれらの関係性を探索するためのさらなる研究の必要性があると結論付ける。

要約(オリジナル)

Trust is long recognized to be an important factor in Recommender Systems (RS). However, there are different perspectives on trust and different ways to evaluate it. Moreover, a link between trust and transparency is often assumed but not always further investigated. In this paper we first go through different understandings and measurements of trust in the AI and RS community, such as demonstrated and perceived trust. We then review the relationsships between trust and transparency, as well as mental models, and investigate different strategies to achieve transparency in RS such as explanation, exploration and exploranation (i.e., a combination of exploration and explanation). We identify a need for further studies to explore these concepts as well as the relationships between them.

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arxiv.jp, OpenAI