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Simulating Filter Bubble on Short-video Recommender System with Large Language Model Agents

Created by
  • Haebom

저자

Nicholas Sukiennik, Haoyu Wang, Zailin Zeng, Chen Gao, Yong Li

개요

본 논문은 TikTok과 같은 짧은 비디오 플랫폼에서 추천 시스템에 대한 의존도 증가로 인한 필터 버블 형성 문제를 다룬다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반 시뮬레이션 프레임워크를 사용하여 실제 단편 비디오 데이터와 사용자 정보를 바탕으로 추천-피드백 사이클을 현실적으로 시뮬레이션한다. 시뮬레이션을 통해 필터 버블 형성의 주요 메커니즘을 밝히고, 인구 통계적 특징과 카테고리 매력도와 같은 필터 버블을 악화시키는 요인들을 확인한다. 또한, 다양한 콜드 스타트 및 피드백 가중치 전략을 포함한 개입 방식을 설계 및 테스트하여 필터 버블 효과를 감소시키는 방법을 제시한다. 추천 전략의 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하여 실제 시스템에서 콘텐츠 다양성을 향상시키는 실용적인 솔루션을 제공하며, LLM 고유의 편향이 추천을 통해 전파되는 방식을 분석하고 여성이나 저소득층과 같은 취약 계층의 형평성을 증진하기 위한 안전 장치를 제안한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 기반 시뮬레이션을 통해 추천 시스템의 필터 버블 형성 메커니즘을 실제적으로 분석하고 이해할 수 있음.
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필터 버블을 악화시키는 요인(인구 통계적 특징, 카테고리 매력도 등)을 식별하고, 이를 완화하기 위한 실용적인 개입 전략을 제시함.
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LLM 고유의 편향이 추천 시스템에 미치는 영향을 분석하고, 취약 계층의 형평성을 증진하기 위한 방안을 제시함.
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추천 전략의 신속한 프로토타이핑 및 테스트를 가능하게 하는 프레임워크를 제공함.
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한계점:
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LLM 기반 시뮬레이션의 결과가 실제 세계와 완벽하게 일치하지 않을 수 있음. (모델의 한계, 데이터의 제한 등)
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제시된 개입 전략의 효과는 시뮬레이션 환경에 의존적일 수 있으며, 실제 환경에서의 효과는 추가적인 검증이 필요함.
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LLM의 편향 문제를 완전히 해결하기 위한 추가적인 연구가 필요함.
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