Stipendiats KI-forskning vekker bred oppmerksomhet

Det er lørdagskveld, og du åpner en strømmetjeneste på jakt etter noe nytt – kanskje en dokumentar eller en indiefilm. I stedet domineres forsiden av "Topp 10 i ditt land". Etter noen minutters leting ender du med én av dem. Det fremstår som et fritt valg, men er i stor grad styrt av algoritmer.

"Dette er popularitetsskjevhet i praksis» forklarer Klimashevskaia. "Algoritmer prioriterer det som allerede er populært, noe som gjør disse titlene enda mer synlige og mindre kjente produksjoner vanskeligere å oppdage."

I doktorgradsarbeidet sitt har hun de siste fire årene undersøkt hvordan anbefalingssystemer påvirker brukeres eksponering for innhold. Den siste publikasjonen hennes, en omfattende litteraturgjennomgang, har fått uvanlig stor gjennomslagskraft: over 12 000 visninger og mer enn 100 siteringer siden publisering i juli 2024. Medforfattere og medveiledere for studien er Mehdi Elahi, Dietmar Jannach og Christoph Trattner.

"Det er en svært sterk prestasjon for en PhD-kandidat," sier Elahi. Artikkelen ble publisert i User Modeling and User-Adapted Interaction (Springer), et av de mest selektive tidsskriftene i fagfeltet og klassifisert på nivå 2 i det norske Register over vitenskapelige publiseringskanaler. Å bli akseptert der er ingen enkel prosess. "Det er et topptidsskrift," forklarer Elahi. "Vurderingen er grundig, og veien frem til publisering kan innebære opptil ett år med revisjoner og tilbakemeldinger."

Litteraturgjennomgangen omfattet 123 vitenskapelige artikler om popularitetsskjevhet, hentet fra sentrale forskningsdatabaser som ACM Digital Library, ScienceDirect, SpringerLink og IEEE Xplore.

"Dette arbeidet har på mange måter blitt det mest sentrale bidraget i doktorgradsprosjektet mitt," sier Klimashevskaia. "Jeg lærte mye gjennom prosessen og ønsket å gjøre feltet mer oversiktlig for andre forskere. Det er svært motiverende å se at publikasjonen faktisk blir brukt."

"Rich-get-richer"-effekten

"Å anbefale det som er populært kan virke ufarlig," sier hun. "Fenomenet er godt kjent fra bestselgerlister og topplister."

I digitale systemer kan slike mekanismer imidlertid skape utilsiktede konsekvenser. Når algoritmer i stor grad baserer anbefalinger på allerede populære valg, kan resultatet bli redusert mangfold og færre muligheter for nye eller mindre kjente titler til å bli synlige.

"Algoritmen forsterker det som allerede har høy synlighet, mens annet innhold gradvis forsvinner," forklarer hun. Dette skaper en selvforsterkende syklus – ofte omtalt som "rich-get-richer" eller "Matthew-effekten" – hvor populære elementer får enda større oppmerksomhet, mens nytt eller smalt innhold når færre brukere. Over tid kan slik skjevhet påvirke både brukererfaring, rettferdighet og informasjonsmangfold.

For å undersøke hvordan denne effekten kan motvirkes, samarbeidet Klimashevskaia og kolleger med TV 2 om å teste en ny tilnærming direkte på kanalens filmstrømmeplattform. I motsetning til mange tidligere studier, som baserer seg på offline-simuleringer, ble prosjektet gjennomført i et faktisk produksjonsmiljø over fire måneder med reelle brukere.

Gjennom A/B-testing sammenlignet teamet plattformens eksisterende anbefalingssystem med en metode kalt "calibrated popularity". Resultatene viste at metoden reduserte popularitetsskjevhet uten å redusere brukerengasjementet, noe som demonstrerer at anbefalingssystemer kan oppnå både balanse og ytelse.

"Det er viktig å finne en god balanse mellom popularitet og mangfold," sier hun. "Populære titler gir forutsigbarhet og gjenkjennelse, men systemene må også gi rom for innhold som ellers ville blitt oversett."

Den samme problemstillingen sto sentralt i hennes samarbeid med VG, der hun undersøkte hvordan automatiserte anbefalingssystemer kan støtte redaksjonelle vurderinger. Studien så på hvordan algoritmiske forslag kan kombineres med redaktørstyrt kuratering for å gi leserne både relevante toppsaker og et bredere spenn av innhold.

Offentlig disputas

Klimashevskaia fullfører sin doktorgrad 15. desember, da hun holder sin offentlige disputas. Arrangementet er åpent for alle som ønsker å lære mer om forskningen. Mer informasjon finnes her.