无法拒绝的提议？亚马逊图书推荐强制性的趋势分析
计算机与社会
2023-10-24 v1 社会与信息网络
摘要
推荐系统可以是推荐内容的有用工具，但也可能影响用户偏好。关于此种影响的一个社会学理论是：企业有动机去影响偏好，使用户更易被预测，从而通过使用户更难改变偏好而更具盈利性。本文试图对该理论进行实证检验。我们使用 Barrier-to-Exit（退出壁垒，衡量用户改变偏好难度的指标）来分析 1998 至 2018 年亚马逊图书评分的大型数据集。我们将分析聚焦于依据 Barrier-to-Exit 已改变偏好的用户。为评估 Barrier-to-Exit 随时间的增长，我们建立了具有用户与类别交叉随机效应的线性混合效应模型。我们的发现表明 Barrier-to-Exit 随时间高度显著增长，意味着所分析的用户子集改变其偏好已变得更加困难。然而应注意，这些发现伴随若干统计与方法学上的局限，包括样本偏差以及与 Barrier-to-Exit 相关的构念效度问题。我们讨论了本方法的优势与局限及其启示。此外，我们强调了为“改变偏好的难度”等复杂社会技术概念创建具有语境敏感性且可泛化度量的挑战。我们以呼吁进一步研究作结：为遏制偏好操纵的潜在威胁，我们需要更多能够比较商业与非商业系统的度量手段。
引用
@article{arxiv.2310.14060,
title = {An Offer you Cannot Refuse? Trends in the Coerciveness of Amazon Book Recommendations},
author = {Jonathan H. Rystrøm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.14060},
year = {2023}
}