通过与大语言模型的相对比较检验政治搜索查询建议中的偏见
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2024-11-01 v1
摘要
搜索查询建议影响用户与搜索引擎之间的交互，从而影响他们遇到的信息，并可能影响意见形成。这在政治领域尤为关键。由于其主题依赖性、复杂性和主观性，检测和量化 Web 搜索引擎中的偏见极其困难。查询建议缺乏上下文和短语性质加剧了这一问题。我们采用多步骤方法，结合大语言模型的优势、成对比较和 Elo 打分方法来识别和量化英语搜索查询建议中的偏见。我们将该方法应用于美国政治新闻领域，并比较谷歌和必应之间的偏见。
引用
@article{arxiv.2410.23879,
title = {Investigating Bias in Political Search Query Suggestions by Relative Comparison with LLMs},
author = {Fabian Haak and Björn Engelmann and Christin Katharina Kreutz and Philipp Schaer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23879},
year = {2024}
}