Este artículo presenta un marco práctico de cuatro pasos para auditar sesgos de asociación de atributos en algoritmos de recomendación basados en factores latentes: delimitar, identificar, implementar y señalar. La metodología, derivada del enfoque SIIM, ofrece una guía clara para decidir qué analizar, cómo medir el sesgo y cómo validar estadísticamente los resultados en sistemas de recomendación reales.
Delimitar: defina el alcance del análisis seleccionando los sistemas de recomendación, las colecciones de usuarios y objetos, y las atribuciones sensibles a evaluar. Es fundamental especificar las variables objetivo y las hipótesis de sesgo antes de aplicar cualquier prueba cuantitativa o visual.
Identificar: extraiga los factores latentes y traduzca ítems y usuarios a representaciones vectoriales que permitan estudiar asociaciones. En esta fase se usan técnicas de visualización como PCA para obtener una visión cualitativa de la separación entre grupos y facilitar la detección inicial de patrones de sesgo.
Implementar: aplique métricas y pruebas concretas para cuantificar fuerza y dirección del sesgo. Herramientas útiles incluyen WEAT para medir asociaciones implícitas, R-RIPA para comparar rankings y pruebas de clasificación supervisada para evaluar si un atributo sensible puede predecirse a partir de los factores latentes. Combine análisis descriptivos con pruebas de significación estadística para evitar conclusiones engañosas.
Señalar: interprete los resultados en contexto operacional y documente hallazgos, riesgos y recomendaciones técnicas. Proponga mitigaciones como reponderación, ajuste de pérdida o regularización de factores latentes y valide su efecto con experimentos A B o simulaciones offline.
La combinación de métodos cualitativos y cuantitativos permite no solo detectar si existe sesgo, sino también medir su magnitud y dirección. Un proceso replicable que integra visualización, métricas de asociación y pruebas estadísticas facilita que investigadores e ingenieros validen problemas de equidad y propongan correcciones efectivas.
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