Algorithms for Social Justice: Affirmative Action in Social Networks

要約

タイトル：ソーシャルジャスティスのためのアルゴリズム：ソーシャルネットワークのアフィリエイトマーケティングにおけるアフィリエイトマーケティング

要約：

– ソーシャルネットワーク内での大量のユーザーとの人間関係を形成するリンク推薦アルゴリズムによって、情報シロを作り出して弱者を孤立化させ、社会的ステレオタイプを固定化させてしまうことがある。
– これを軽減するために、公正なリンク推薦法の実装に関する多くの研究が行われているが、多くのアプローチは、データトレードの複雑なビジネスモデルの中でのユーザーのエンゲージメントの最大化を目的とするアルゴリズムの究極の目的を問いません。
– ソーシャルジャスティスを追求するために、ソーシャルネットワークプラットフォームのプレーヤーと目的の多様化を提唱する論文。
– ERA-Linkという新しいリンク推奨アルゴリズムを提案し、共感性を最大化するために霊長類グラフ理論を使用します。
– 4つの原理的評価指標を提案し、有効なレジスタンスから導出し、提案された方法の振る舞いを定量的に分析し、3つの代替アプローチと比較します。
– シンセティックおよびリアルワールドのネットワークを対象とした実験により、ERA-Linkがより良いアウトカムを生成することが示されました。すなわち、ERA-Linkは弱者グループの構造的な差別を軽減する接続を推奨し、社会的結束力を高め、全ネットワークのソーシャルキャピタルを増加させます。
– さらに、ERA-Linkは、様々なユーザーへのアクセスを推進することで、イノベーションの機会を促進します。

要約(オリジナル)

Link recommendation algorithms contribute to shaping human relations of billions of users worldwide in social networks. To maximize relevance, they typically propose connecting users that are similar to each other. This has been found to create information silos, exacerbating the isolation suffered by vulnerable salient groups and perpetuating societal stereotypes. To mitigate these limitations, a significant body of work has been devoted to the implementation of fair link recommendation methods. However, most approaches do not question the ultimate goal of link recommendation algorithms, namely the monetization of users’ engagement in intricate business models of data trade. This paper advocates for a diversification of players and purposes of social network platforms, aligned with the pursue of social justice. To illustrate this conceptual goal, we present ERA-Link, a novel link recommendation algorithm based on spectral graph theory that counteracts the systemic societal discrimination suffered by vulnerable groups by explicitly implementing affirmative action. We propose four principled evaluation measures, derived from effective resistance, to quantitatively analyze the behavior of the proposed method and compare it to three alternative approaches. Experiments with synthetic and real-world networks illustrate how ERA-Link generates better outcomes according to all evaluation measures, not only for the vulnerable group but for the whole network. In other words, ERA-Link recommends connections that mitigate the structural discrimination of a vulnerable group, improves social cohesion and increases the social capital of all network users. Furthermore, by promoting the access to a diversity of users, ERA-Link facilitates innovation opportunities.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI