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: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2022.224352, 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.