Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Fairness and Explanations in Group Recommender Systems. Towards Trustworthiness and transparency

Descripción del proyecto

Hacia sistemas inteligentes de recomendación de grupos fiables y transparentes

Los ecosistemas de comercio electrónico y las plataformas de redes sociales emplean herramientas inteligentes de recomendación de contenidos y moderación de publicaciones. Los sistemas de recomendación de grupos (SRG) están ganando popularidad, pero la demanda de una mayor transparencia en los algoritmos y los procesos de toma de decisiones repercute negativamente en las oportunidades de empleo, el comercio electrónico y la exposición a las noticias. Garantizar un trato justo y comprensible es crucial para establecer la transparencia y generar confianza en sistemas basados en inteligencia artificial como SRG. Sin embargo, aunque los sistemas tradicionales de recomendación individual se han esforzado por mejorar estos aspectos, aún no se han explorado en los SRG. El equipo del proyecto FIDELITY, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, se dedica a desarrollar nuevos algoritmos y herramientas para mejorar la explicación, la equidad y la sinergia dentro de los SRG. El equipo del proyecto incorpora técnicas de explicación «post hoc» para acortar la brecha entre explicación y equidad en recomendación individual y SRG.

Objetivo

Today, most social media networks use automated tools to recommend content or products and to rank, curate and moderate posts. Recommender systems (RSs), and in particular Group recommender systems (GRSs), -a specific kind of RSs used to recommend items to a group of users-, are likely to become more ubiquitous, with expected market forecast to reach USD 16.13 billion by 2026.
These automated content governance tools are receiving emerging interest as both algorithms and decision-making processes behind the platforms are not sufficiently transparent, with a negative impact on domains such as fair job opportunities, fair e-commerce or news exposure.
Two of the key requirements that have to be fulfilled to build and keep users’ trust in AI systems while guaranteeing transparency are Fairness and Explainability. But, aside from some previous attempts to enhance both aspects in traditional-individual RS, they have hardly been explored in GRSs.
FIDELITY addresses this challenge by developing novel algorithms and computational tools in GRS to boost explanation, fairness, and synergy between them through a disruptive multidisciplinary research approach that: 1) extensively brings SHAP and LIME, as state-of-the-art post-hoc explanation approaches in AI, into RS and GRS contexts, 2) bridges explanation and fairness in RS and GRS, introducing an explanation paradigm shift moving from “why are the recommendations generated?” to “how fair are the generated recommendations?” and, 3) transversally evaluates the new methods through real-world GRSs and user studies. The ultimate goal is to guarantee greater user trust, and independence of RS output from any of the sociodemographic characteristics of users. The training programme, designed with the aim to fill the existing gaps between computing science, social research and business development reality, will provide the candidate with a multidisciplinary background that will boost his innovation potential and career prospects.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSIDAD DE JAEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 181 152,96
Dirección
CAMPUS LAS LAGUNILLAS SN EDIFICO B1 VICERRECTORADO DE INVESTIGACION DESAR TECN E INNOVACION
23071 JAEN
España

Ver en el mapa

Región
Sur Andalucía Jaén
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Socios (3)

Mi folleto 0 0