Suosittelujärjestelmien eettiset haasteet
Tekijät
Päivämäärä
2021Tekijänoikeudet
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Suosittelujärjestelmät ovat laajasti käytettyjä työkaluja suurien tietomäärien hallintaan ja merkittävässä roolissa monissa digitaalisissa palveluissa, kuten Netflixissä ja Amazonissa. Tämä systemaattisena kirjallisuuskatsauksena toteutettu kandidaatintutkielma toimii hyvänä aloituskohtana suosittelujärjestelmien eettisten haasteiden kirjavaan ja suhteellisen tuoreeseen tutkimukseen. Aiheen tutkimuksesta havaittiin, että niiden toiminnassa ja käytössä on eettisiä haasteita, jotka liittyvät yksityisyyteen, suosittelujen perustelemattomuuteen, algoritmien sulkeutuneisuuteen, suosittelujen eettisyyteen, sosiaalisiin vaikutuksiin, käyttäjän autonomiaan ja reiluuteen. Näillä haasteilla todettiin kirjallisuudessa erilaisia vaikutuksia suosittelujärjestelmien eri sidosryhmille. Lisäksi tutkielmassa esitellään havaittuja ratkaisuehdotuksia kyseisiin haasteisiin. Recommender systems are widely adopted tools for efficient information retrieval. They have gained a notable role in many digital services such as Netflix and Amazon. This Bachelor’s thesis was carried out as a systematic literature review and it serves as a great starting point for the diverse and relatively new stream of research focused on different ethical challenges of recommender systems. Observed ethical challenges were related to privacy, opaqueness of algorithms, social effects, fairness, user autonomy, and explainability and ethicalness of recommendations. In the literature these challenges were noted to have different kinds of effects for the different stakeholders involved. In addition, some observed solutions proposed in the literature are showcased.
Asiasanat
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [4986]
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
How can algorithms help in segmenting users and customers? : A systematic review and research agenda for algorithmic customer segmentation
Salminen, Joni; Mustak, Mekhail; Sufyan, Muhammad; Jansen, Bernard J. (Palgrave Macmillan, 2023)What algorithm to choose for customer segmentation? Should you use one algorithm or many? How many customer segments should you create? How to evaluate the results? In this research, we carry out a systematic literature ... -
Artificial Intelligence for Cybersecurity : A Systematic Mapping of Literature
Wiafe, Isaac; Koranteng, Felix N.; Obeng, Emmanuel N.; Assyne, Nana; Wiafe, Abigail; Gulliver, Stephen R. (IEEE, 2020)Due to the ever-increasing complexities in cybercrimes, there is the need for cybersecurity methods to be more robust and intelligent. This will make defense mechanisms to be capable of making real-time decisions that can ... -
Suosittelujärjestelmien vaikutus median kulutukseen ja mielipiteen muodostumiseen
Böger, Niiles (2019)Tassa tutkielmassa selvitetaan sita, miten hakukoneiden, sosiaalisen median ja muiden medioiden suosittelujarjestelmat vaikuttavat median kulutukseen ja mielipiteen muodostumiseen. Tutkielma toteutetaan kirjallisuuskatsauksena, ... -
Verkkokauppojen suosittelujärjestelmien vaikutus ihmisten ostoimpulsiivisuuteen
Hietikko, Kim (2018)Tutkielmassani käsittelen verkkokauppojen suosittelujärjestelmien vaikutusta ihmisten ostoimpulsiivisuuteen. Tutkielma koostuu johdannosta, suosittelujärjestelmät sisältöluvusta, suosittelujärjestelmien vaikutuksesta ... -
Haasteet ja houkutukset : toimittajien näkemyksiä tekoälystä journalismissa
Parhiala, Marilla (2023)Tekoäly on saapunut uutishuoneisiin vauhdilla. Tekoälyn hyödyntämisen avulla toimittajien uskotaan jatkossa kykenevän työssään ennennäkemättömään nopeuteen ja tehokkuuteen. Edistystä varjosta kuitenkin nippu eettisiä ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.