A Look Into News Avoidance Through AWRS: An Avoidance-Aware Recommender System

要約

近年、ジャーナリストは、特に特定の分野においてニュース記事を避ける傾向が高まっていることについて懸念を表明しています。
この問題は、推奨システムの台頭によってさらに悪化しています。
私たちの研究は、推奨システムが基本的な要素として回避を考慮する必要があることを示しています。
私たちは、ニュース記事は露出、関連性、回避という 3 つの主要な要素によって特徴づけられ、これらはすべて密接に相互に関連していると主張します。
これらの課題に対処するために、回避を認識したレコメンダー システムである AWRS を導入します。
このフレームワークには、ニュース記事の回避がユーザーの好みに関する重要な情報を伝えるという前提に基づいて、ニュースを推奨する際の回避認識が組み込まれています。
異なる言語 (英語、ノルウェー語、日本語) での 3 つのニュース データセットの評価結果は、私たちの手法が既存のアプローチよりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

In recent years, journalists have expressed concerns about the increasing trend of news article avoidance, especially within specific domains. This issue has been exacerbated by the rise of recommender systems. Our research indicates that recommender systems should consider avoidance as a fundamental factor. We argue that news articles can be characterized by three principal elements: exposure, relevance, and avoidance, all of which are closely interconnected. To address these challenges, we introduce AWRS, an Avoidance-Aware Recommender System. This framework incorporates avoidance awareness when recommending news, based on the premise that news article avoidance conveys significant information about user preferences. Evaluation results on three news datasets in different languages (English, Norwegian, and Japanese) demonstrate that our method outperforms existing approaches.

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