Justiça em Sistemas de Recomendação: Uma Análise de Técnicas de Regularização - Lima, Rodrigo O.; Comarella, Giovanni; Belém, Fabiano; Reis, Julio C. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2022)
Estratégias de aprendizagem de máquina são cada vez mais utilizadas em processos de tomada de decisões em diversas áreas de conhecimento devido à abundância de dados existentes atualmente. Embora esperava-se que tal aplicação solucionasse o problema da parcialidade inerente aos seres humanos, notou-se que alguns modelos apresentavam comportamentos enviesados em relação a grupos historicamente discriminados por refletirem preconceitos existentes nos conjuntos de dados utilizados. Este problema tem despertado grande interesse acadêmico nos últimos anos e diversas definições, métricas e metodologias têm sido propostas para garantir justiça nestes contextos. Uma área em particular é a de Sistemas de Recomendação, onde o objetivo é recomendar itens relevantes para os usuários e, em alguns contextos, não é desejável que estas recomendações estejam associadas a atributos protegidos destes usuários. Este problema pode ser caracterizado como justiça de grupo, na qual grupos de usuários são tratados igualmente no Sistema de Recomendação. Neste trabalho, analisamos a eficácia do uso de regularização com objetivo de justiça de grupo em um Sistema de Recomendação de filmes para homens e mulheres utilizando duas métricas propostas inspiradas em justiça de grupo em classificação. Os resultados empíricos mostram que esta estratégia melhora os resultados em relação às métricas e tem baixo impacto na qualidade final da recomendação.