
アルゴリズムバイアスの影響: 1. 因果経路分析: (1) アルゴリズムによる意思決定に内在する構造的な偏りと、結果に対するその方向性のある影響を明らかにする。 (2) 入力データから出力パフォーマンスへの因果連鎖を確立し、影響の方向性を明確にする。 2. 選択肢の多様性: (1) ユーザーが選択できるコンテンツの範囲は、アルゴリズムによるレコメンデーションによって制限され、情報の狭窄につながる。 (2) 多様性の低下は、個人の意思決定の質を弱め、間接的に全体的なパフォーマンスに影響を与える。 (3) 媒介変数として、アルゴリズムバイアスの伝播は、公平性と効率性に負の影響を与える。 3. 市場構造効果: (1) アルゴリズムの偏りは、上位集中を強化し、プラットフォーム上での不平等な資源配分を悪化させる。 (2) 構造的な独占は、イノベーションのインセンティブを抑制し、長期的な競争パフォーマンスを低下させる。 (3) 仲介者はバイアス伝播の強度を緩和し、制度の調整的役割を反映する。
連鎖型協調学習フレームワーク:データ修復、拡張、疑似ラベル学習の協調プロセス このフレームワークは、「連鎖型協調」を中...