Suosittelujärjestelmien eettiset haasteet
Authors
Date
2021Copyright
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
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.
Keywords
Metadata
Show full item recordCollections
- Kandidaatintutkielmat [5322]
Related items
Showing items with similar title or keywords.
-
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 ... -
Tekoälyn hyödyntäminen rekrytoinnissa : eettiset haasteet
Jetsu, Sanni (2024)Tekoälyn käyttö yleistyy nopealla tahdilla henkilöstöalan prosesseissa, mukaan lukien rekrytoinnissa. Rekrytointiin halutaan panostaa entistä enemmän, sillä laadukkaan henkilöstön merkitys on kasvanut suuresti yrityksissä ... -
Tekoälypohjainen aikuisviihde ja siihen kohdistuvat eettiset haasteet
Juutilainen, Riku (2024)Tekoälyn nopea kehitys ja sen käytön kasvu on tuonut erilaisia tekoälypohjaisia sovelluksia lukuisiin käyttötarkoituksiin. Yksi näistä käyttötarkoituksista on aikuisviihde. Tämän tutkielman tarkoituksena oli tarjota lukijalle ... -
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 ... -
Recent Applications of Explainable AI (XAI) : A Systematic Literature Review
Saarela, Mirka; Podgorelec, Vili (MDPI, 2024)This systematic literature review employs the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology to investigate recent applications of explainable AI (XAI) over the past three years. ...