본 논문은 추천 시스템에서의 공정성 문제를 다루며, 대규모 기술 기업의 실무자 11명을 대상으로 한 반구조화 면접을 통해 산업계에서의 공정성 구현 방식을 분석합니다. 기존의 인구 통계적 방법보다 다차원적 편향 제거를 선호하고, 학문적 지표보다는 직관적인 지표에 의존하는 경향을 발견하였습니다. 또한, 실무자 개인의 역할과 조직적 제약, 법률 및 규정 전문가와의 상호 작용 등 공정성과 성능 간의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 마지막으로 추천 시스템 및 알고리즘 공정성 실무자를 위한 실행 가능한 권고안을 제시하며, 공정성 관행의 지속적인 개선 필요성을 강조합니다.
