Mitigar el sesgo de encuadre con pérdida de minimización de polaridad: limitaciones, declaración de ética y referencias

Tabla de enlaces

• Resumen e introducción
• Trabajo relacionado
• Acercarse
• experimentos
• Conclusión
• Limitaciones, Declaración de Ética y Referencias
• A. Detalles experimentales
• B. Resultados de generación

6.1. Limitaciones

El estudio está limitado por su adherencia a la configuración de tareas basada en inglés del punto de referencia. El análisis se limita a las ideologías políticas de Estados Unidos y del idioma inglés. Además, el límite de entrada de 1024 subtokens del modelo BART restringe la cantidad de artículos fuente sesgados que se pueden incluir como entrada. Es importante señalar que estas limitaciones, si bien pueden afectar el alcance de los hallazgos del estudio, no son infrecuentes en la investigación del procesamiento del lenguaje natural. No obstante, las investigaciones futuras pueden beneficiarse al abordar estas limitaciones explorando métodos alternativos para una gama más amplia de ideologías políticas (ideologías políticas no estadounidenses) e idiomas, así como incorporando textos de entrada más largos para capturar una gama más completa de artículos fuente.

6.2. Declaración de Ética

El tema de los artículos sesgados y con marcos ha sido ampliamente estudiado, ya que pueden generar polarización al influir en las opiniones de los lectores hacia una determinada persona, grupo o tema. Para abordar este problema, nuestra investigación se centra en introducir una función de pérdida que pueda incorporarse para permitir que el modelo reduzca el sesgo de encuadre en el resumen generado.

Sin embargo, es importante reconocer que las tecnologías automáticas también pueden tener consecuencias negativas no deseadas si no se desarrollan con una cuidadosa consideración de sus impactos más amplios. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden introducir sesgos en su producción, reemplazando el sesgo de fuente conocida por otra forma de sesgo (Lee et al., 2022). Para mitigar este riesgo, Lee et al. (2022) han sugerido incluir una mención explícita de los artículos fuente junto con resúmenes neutrales generados automáticamente. Además, si bien nuestro trabajo tiene como objetivo eliminar el sesgo de encuadre en los artículos generados por humanos, existe la posibilidad de que se produzcan alucinaciones en la generación, que es un problema bien conocido de los modelos generativos (Ji et al., 2023). Por lo tanto, es importante equipar una barandilla (por ejemplo, una provisión de referencia de fuente) si dicha tecnología automática se implementa para casos de uso reales.

A pesar de estos desafíos, nuestra investigación puede contribuir al esfuerzo de mitigar el sesgo de encuadre generado por humanos para reducir la polarización en la sociedad. Uno de los casos de uso puede ser ayudar a expertos humanos en el proceso de proporcionar artículos sintetizados de múltiples vistas sin sesgos de encuadre. En términos de impacto social más amplio, esperamos que nuestro trabajo pueda ayudar a los usuarios en línea a acceder a información más despolarizada en línea.

6.3. Referencias

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