Promuovere la diversità nei contenuti online
Strategie per garantire una rappresentanza diversificata nei risultati di ricerca.
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Indice
Con l'aumento dell'uso di piattaforme online come Pinterest, cresce anche la necessità di contenuti diversificati e inclusivi. Molti utenti vogliono vedere contenuti che riflettano le loro identità, soprattutto nelle aree della bellezza e della moda. Questo documento parla di come rendere i risultati di ricerca e le raccomandazioni più diversi, assicurando che siano inclusi diversi toni di pelle e rappresentazioni.
L'importanza della Rappresentazione
Negli ultimi anni, le piattaforme online si sono espanse in modo significativo. Tuttavia, molti utenti si sentono ancora poco rappresentati, specialmente nei risultati di ricerca e nelle raccomandazioni. Perché la tecnologia serva davvero tutti, deve rispecchiare le varie comunità con cui interagisce. Migliorare la rappresentazione non solo aiuta gli utenti a sentirsi inclusi, ma può anche migliorare la loro esperienza e soddisfazione sulla piattaforma.
Che cos'è la Diversificazione?
La diversificazione implica garantire che una gamma di contenuti venga visualizzata nei risultati di ricerca e nelle raccomandazioni. Questo processo può essere suddiviso in alcune fasi:
- Identificazione delle Richieste: Il sistema prima identifica quando diversificare in base alle richieste e agli interessi degli utenti.
- Recupero: Successivamente, recupera una vasta gamma di contenuti da un ampio pool di opzioni.
- Classifica: Infine, il sistema classifica i contenuti in modo da bilanciare diversità e utilità per l'utente.
Migliorando questi tre componenti, possiamo servire meglio gli utenti che cercano tipi specifici di contenuto, come bellezza e moda con un focus su diversi toni di pelle.
Metodi per la Diversificazione
Il documento delinea diversi metodi per implementare la diversificazione su Pinterest. Questi metodi sono stati sviluppati, testati e messi in pratica in varie aree della piattaforma.
Identificazione delle Richieste per la Diversificazione
Per diversificare efficacemente il contenuto, il sistema deve comprendere quando è appropriato farlo. Questo comporta l'analisi delle query degli utenti e la determinazione se la diversità è necessaria in base al contesto, come la categoria di prodotti o la lingua in uso.
Processo di Recupero
La fase di recupero cerca di raccogliere una vasta gamma di contenuti. L'obiettivo è garantire che il contenuto raccolto rappresenti diversi gruppi, come vari toni di pelle nella bellezza e nella moda. Le tecniche includono:
Overfetching: Questo significa recuperare più elementi del necessario per garantire abbastanza varietà.
Utilizzo di Operatori Logici Speciali: Il sistema può sfruttare strutture logiche specifiche per recuperare candidati che soddisfano più criteri contemporaneamente, aumentando le possibilità di includere opzioni diverse.
Processo di Classifica
Dopo che il contenuto è stato recuperato, la fase di classifica organizza come viene presentato agli utenti. Questo include:
Re-ranking: L'elenco iniziale può essere regolato per garantire diversità nei risultati principali.
Ottimizzazione Multi-Obiettivo: Questo implica bilanciare vari obiettivi, come diversità e rilevanza, per produrre un'esperienza user-friendly.
Risultati dall'Implementazione della Diversificazione
L'applicazione pratica di questi metodi ha portato a risultati promettenti. Quando gli utenti cercano contenuti, la diversità dei risultati è aumentata notevolmente senza influenzare negativamente la soddisfazione o il coinvolgimento generale degli utenti.
Casi di Studio
Esperimenti condotti su argomenti diversi hanno mostrato:
L'introduzione di diverse tecniche ha portato a un aumento marcato della rappresentazione dei toni di pelle nei risultati visibili delle ricerche legate alla moda.
I contenuti diversificati hanno migliorato il coinvolgimento degli utenti poiché le persone si sono sentite più connesse al materiale presentato.
Miglioramenti nell'Esperienza Utente
Implementando queste misure di diversità, la soddisfazione degli utenti è notevolmente migliorata. Gli utenti hanno riportato di sentirsi più rappresentati e apprezzati quando interagivano con la piattaforma. Miglioramenti nei parametri di coinvolgimento, come il numero di clic e articoli salvati, indicano che gli utenti apprezzano e si impegnano di più con raccomandazioni diverse.
Sfide Affrontate
Sebbene gli sforzi di diversificazione abbiano prodotto risultati complessivamente positivi, rimangono diverse sfide. Queste includono:
Bilanciare Diversità e Utilità: È fondamentale garantire che aggiungere opzioni diverse non comprometta la rilevanza del contenuto che gli utenti stanno cercando.
Scalare le Tecniche di Diversificazione: Man mano che la piattaforma cresce, può essere difficile mantenere lo stesso livello di diversità su un volume crescente di dati.
Direzioni Future
Ci sono opportunità per migliorare ulteriormente gli sforzi di diversificazione. Possibili aree di focus includono:
- Meccanismi di Attivazione Automatizzati: Sviluppare sistemi più intelligenti che possano imparare quando diversificare in base alle abitudini e preferenze degli utenti.
- Miglioramento Continuo nel Recupero e Classifica: Una valutazione e iterazione continua possono aiutare a garantire che le opzioni diverse più rilevanti siano presentate agli utenti.
- Impatto a Lungo Termine sulla Diversità nelle Raccomandazioni: Esplorare in futuro come la diversificazione influenza l'esperienza generale degli utenti e il coinvolgimento in vari gruppi demografici.
Conclusione
Migliorare la diversità nei risultati di ricerca e nelle raccomandazioni è essenziale per creare una piattaforma più inclusiva. Implementando metodi di diversificazione efficaci, piattaforme come Pinterest possono servire meglio i loro utenti, portando a un'esperienza più coinvolgente e soddisfacente. L'impegno continuo verso la diversità assicura che tutti gli utenti si sentano visti e inclusi, promuovendo un ambiente online più equo.
Pensieri Finali
Man mano che le piattaforme online continuano a crescere, i principi di diversità e rappresentazione devono rimanere al centro del loro sviluppo. Prioritizzando le esigenze delle comunità diverse, possiamo costruire piattaforme che riflettano il mondo in modo più accurato, garantendo che tutti abbiano un posto nello spazio digitale.
Titolo: Representation Online Matters: Practical End-to-End Diversification in Search and Recommender Systems
Estratto: As the use of online platforms continues to grow across all demographics, users often express a desire to feel represented in the content. To improve representation in search results and recommendations, we introduce end-to-end diversification, ensuring that diverse content flows throughout the various stages of these systems, from retrieval to ranking. We develop, experiment, and deploy scalable diversification mechanisms in multiple production surfaces on the Pinterest platform, including Search, Related Products, and New User Homefeed, to improve the representation of different skin tones in beauty and fashion content. Diversification in production systems includes three components: identifying requests that will trigger diversification, ensuring diverse content is retrieved from the large content corpus during the retrieval stage, and finally, balancing the diversity-utility trade-off in a self-adjusting manner in the ranking stage. Our approaches, which evolved from using Strong-OR logical operator to bucketized retrieval at the retrieval stage and from greedy re-rankers to multi-objective optimization using determinantal point processes for the ranking stage, balances diversity and utility while enabling fast iterations and scalable expansion to diversification over multiple dimensions. Our experiments indicate that these approaches significantly improve diversity metrics, with a neutral to a positive impact on utility metrics and improved user satisfaction, both qualitatively and quantitatively, in production. An accessible PDF of this article is available at https://drive.google.com/file/d/1p5PkqC-sdtX19Y_IAjZCtiSxSEX1IP3q/view
Autori: Pedro Silva, Bhawna Juneja, Shloka Desai, Ashudeep Singh, Nadia Fawaz
Ultimo aggiornamento: 2023-05-26 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2305.15534
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.15534
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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