오피스타와 알고리즘 편향 – 추천 시스템의 공정성 문제 연구
Ⅰ. 서론 플랫폼의 핵심 경쟁력 중 하나는 추천 시스템이다. 이용자가 선호할 만한 정보를 신속하게 제시함으로써 편의성과 만족도를 극대화할 수 있기 때문이다. 그러나 추천 시스템은 결코 중립적이지 않으며, 알고리즘 설계 과정에서 발생하는 편향(Bias) 은 플랫폼의 공정성을 해칠 수 있다. 오피스타(OPSTAR) 역시 후기 기반 데이터를 활용한 추천 시스템을 운영하는 만큼, 알고리즘 편향 문제와 공정성 확보는 중요한 연구 과제가 된다. 본 논문은 오피스타의 추천 시스템을 사례로, 알고리즘 편향이 발생하는 구조와 그 사회적 파급 효과를 분석하고 공정성 확보 방안을 탐구한다. Ⅱ. 본론 1. 알고리즘 편향의 개념 데이터 편향 특정 지역, 특정 업소의 후기 데이터가 과도하게 집중되면서 전체 결과가 왜곡된다.
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