O Paradoxo da Hibridização: O Impacto da Combinação de Algoritmos na Justiça e no Risco em Sistemas de Recomendação - Costa, João Paulo Prata; Ferreira, Daniel José Chaves; Ferreira, Anderson A.; Fortes, Reinaldo Silva (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Este trabalho investiga o impacto da hibridização ponderada em Sistemas de Recomendação sob as óticas de justiça (fairness) e sensibilidade ao risco. Empregando uma avaliação rigorosa com 20 janelas temporais deslizantes na base MovieLens, analisou-se como a combinação de modelos via regressão afeta a equidade e a robustez das sugestões. Os resultados evidenciam um fenômeno contraintuitivo: a hibridização atuou como um nivelador genérico, intensificando as disparidades de desempenho entre grupos e elevando o risco global do sistema. Tais achados demonstram que a otimização focada na minimização do erro médio sacrifica a personalização fina, prejudicando usuários com perfis complexos ou pertencentes a grupos minoritários.