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研究人員介紹了他們開發(fā)的一種工具，可以提高在線排名的公平性，同時又不影響其實用性或相關(guān)性。

當(dāng)您在互聯(lián)網(wǎng)上搜索內(nèi)容時，您是一頁一頁地瀏覽建議還是從前幾個選擇中進(jìn)行選擇？

由于大多數(shù)人都是從這些列表的頂部進(jìn)行選擇的，因此他們很少看到絕大多數(shù)選項，從而在從招聘到媒體曝光到電子商務(wù)等各個方面都產(chǎn)生了偏見。

康奈爾大學(xué)的研究人員在一篇新論文中介紹了他們開發(fā)的一種工具，可以在不犧牲其實用性或相關(guān)性的情況下提高在線排名的公平性。

計算機(jī)科學(xué)博士生Ashudeep Singh說：“如果您可以平等地檢查所有選擇，然后決定選擇什么，那將是理想選擇。但是，由于我們無法做到這一點(diǎn)，因此排名成為導(dǎo)航這些選擇的關(guān)鍵界面?！?“在動態(tài)學(xué)習(xí)到排名中控制公平和偏見”一書的第一作者，獲得了計算機(jī)學(xué)會SIGIR信息檢索研究與開發(fā)會議的最佳論文獎。

辛格說：“例如，許多YouTube員工會發(fā)布相同食譜的視頻，但是其中一些視頻的觀看者比其他人更多，即使他們可能非常相似?！?“這之所以發(fā)生，是因為搜索結(jié)果呈現(xiàn)給我們的方式。我們通常以線性方式降低排名，注意力迅速下降。”

研究人員的方法稱為FairCo，可以使他們大致平等地接受同樣相關(guān)的選擇，并避免對已經(jīng)排在首位的物品給予優(yōu)惠待遇。這可以糾正現(xiàn)有算法中固有的不公平現(xiàn)象，從而加劇不平等和政治分化，并減少個人選擇。

“他們?nèi)绾畏峙淦毓饴逝琶到y(tǒng)。那么，我們?nèi)绾未_保每個人都能獲得公平的曝光率呢？” 計算機(jī)科學(xué)和信息科學(xué)教授，論文的高級作者Thorsten Joachims說?！袄?，在電子商務(wù)系統(tǒng)和對職位空缺進(jìn)行排名的系統(tǒng)中，構(gòu)成公平性的方法可能大不相同。我們提出了可讓您指定公平性標(biāo)準(zhǔn)的計算工具，以及可證明強(qiáng)制執(zhí)行的算法他們。”

算法會尋找與搜索者最相關(guān)的項目，但是由于絕大多數(shù)人都選擇了列表中的前幾個項目之一，因此相關(guān)性的微小差異可能會導(dǎo)致曝光率出現(xiàn)巨大差異。例如，根據(jù)新聞報道，如果新聞出版物的讀者中有51％偏愛偏向保守的意見，而49％偏愛比較自由的文章，則可以認(rèn)為主頁上突出顯示的所有熱門新聞都傾向于偏愛保守。

約阿希姆斯說：“當(dāng)相關(guān)性的微小差異導(dǎo)致一方擴(kuò)大時，通常會導(dǎo)致兩極分化，一些人傾向于主導(dǎo)對話，而其他意見則被忽視，而沒有引起他們的公平關(guān)注?！?“您可能希望在電子商務(wù)系統(tǒng)中使用它，以確保如果您要生產(chǎn)30％的人喜歡的產(chǎn)品，則可以以此為基礎(chǔ)獲得一定的曝光。或者，如果您有簡歷，數(shù)據(jù)庫，您可以制定保護(hù)措施以確保它不會因種族或性別而受到歧視?！?/p>

該研究得到了美國國家科學(xué)基金會和Workday的部分支持。