Un estudio identifica sesgo de género en los algoritmos de recomendación musical

Investigadores de la Universitat Pompeu Fabra (UPF) de Barcelona y de la Universidad de Utrecht (Países Bajos) han identificado en un estudio que los algoritmos de recomendación musical estarían aumentando la brecha de género.

En un comunicado este jueves, la universidad ha detallado que los investigadores han probado un algoritmo de recomendación musical de uso habitual basado en el filtrado colaborativo y han analizado los resultados de dos conjuntos de datos.

En ambos casos han detectado que el algoritmo reproduce el sesgo existente en el conjunto de datos –en la que sólo el 25% de los artistas son mujeres– y, además, genera un ranking con los artistas para recomendar al usuario.

Han identificado que, de media, la primera recomendación de una mujer artista se encuentra en la sexta o séptima posición, mientras que la de un hombre artista está en la primera, por lo que han concluido que las mujeres tienen «menos exposición» a partir de las recomendaciones del sistema.

Además, han alertado de que la situación se agrava si se tiene en cuenta que a medida que los usuarios escuchan las canciones recomendadas, el algoritmo aprende y «se crea un bucle de retroalimentación».

Así, los autores han propuesto un nuevo enfoque que permita una «mayor exposición» de las artistas mujeres: reordenar la recomendación que haría mover un número especificado de posiciones hacia abajo para solucionar el sesgo de género existente, en sus palabras.