Português English
Contato

Proposta de Tese de Gabriel Machado Lunardi


Detalhes do Evento


Aluno: Gabriel Machado Lunardi

Orientador: Prof. Dr. Jose Palazzo Moreira de Oliveira

 

Título: Uma abordagem de diversificação de recomendação, baseada em pontos de vista, para diminuir o efeito de bolha de filtro em itens textuais.

 

Linha de Pesquisa: Modelagem de Dados e Processos de Negócios

 

Data: 17/12/2019

Horário: 13h30

Local: Prédio 43412 – Sala 215 (sala de videoconferência) do Instituto de Informática

 

Banca Examinadora:

– Prof. Dr. Leandro Krug Wives (UFRGS)

– Profª. Drª. Mirella Moura Moro (UFMG – por videoconferência)

– Profª. Drª. Renata de Matos Galante (UFRGS)

 

Presidente da Banca: Prof. Dr. Jose Palazzo Moreira de Oliveira

 

Resumo: Os Sistemas de Recomendação nasceram com o propósito de auxiliar as pessoas a encontrarem itens que satisfaçam suas preferências nos mais variados domínios, como músicas, notícias, vídeos, produtos, dentre outros. Entretanto, as abordagens de recomendação tem sido alvo de críticas ao longo do tempo por entregarem itens que são, muitas vezes, óbvios e redundantes, privando o usuário de outras possibilidades. Isso abre precedentes para o efeito da “bolha de filtro”, um termo cunhado em 2011, por Eli Pariser, que remete ao isolamento do usuário em relação a uma diversidade de conteúdos e pontos de vista, o que limita suas possibilidades de novas experiências. Tal efeito se torna ainda mais crítico no domínio de notícias, uma vez que são fontes de informação e de formação de opinião, porque o usuário estando em uma “bolha” pode ficar sujeito à polarização de opiniões, à desinformação sobre diferentes assuntos, dentre outros malefícios. Nesse sentido, a diversificação de recomendação surge como uma estratégia para suavizar tal efeito, buscando entregar itens novos e diferentes aos usuários. Nesta proposta de tese é proposto um algoritmo de diversificação de recomendação, baseado em pontos de vista, aplicado ao domínio de notícias textuais. Além disso, é proposta uma forma de detectar e medir o efeito de ‘bolhas de filtro” através do grau de homogeneidade dos itens consumidos pelos usuários. A avaliação compreende um estudo de usuário, utilizando um protótipo de recomendação de notícias sobre política, no qual busca-se verificar se a estratégia de diversificação é capaz de suavizar o efeito de “bolha de filtro” quando comparada à recomendação convencional, empregando a metodologia de teste A/B e testes de diferença estatística entre os grupos de usuários.

 

Palavras-chave: Recomendação, Diversificação, Bolhas de filtro.