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Este artículo analiza cómo el sesgo de género puede quedar incrustado en los modelos de recomendación basados en factores latentes y cómo clasificadores pueden sacar a la luz esos patrones implícitos. Los LFR aprenden representaciones compactas de usuarios y contenidos que optimizan la predicción de interacciones, pero esas representaciones pueden codificar correlaciones de atributos sensibles incluso cuando dichas etiquetas explícitas se eliminan del entrenamiento.
En un caso de estudio industrial centrado en recomendaciones de podcasts se demuestra que al retirar el atributo de género de los datos de entrada, las señales de género siguen siendo detectables en las representaciones latentes. Clasificadores simples o probes entrenados sobre esas columnas latentes consiguen predecir la probabilidad de pertenencia a un grupo con precisión superior al azar, lo que indica que el sesgo persiste de forma implícita.
La evaluación propuesta incluye métricas para medir el sesgo de asociación de atributos, que cuantifican cuánto se relacionan las componentes latentes con atributos sensibles. Entre las técnicas usadas están pruebas de asociación, análisis de desempeño por grupo y evaluación de proxies indirectos. Estas medidas ayudan a identificar puntos calientes donde los sesgos pueden afectar recomendaciones y experiencias de usuarios.
El estudio también expone limitaciones importantes: los probes no prueban causalidad, las asociaciones pueden deberse a confusores o a señales útiles correlacionadas, y las métricas dependen de la definición de grupos. Por eso se recomienda complementar las pruebas con análisis multi-grupo, estrategias de mitigación iterativas y replicación en conjuntos de datos públicos para garantizar robustez y transparencia.
Como recomendaciones para la investigación futura, el trabajo sugiere ampliar la evaluación hacia identidades no binarias y análisis interseccionales, desarrollar métricas sensibles a múltiples grupos simultáneamente, y promover la publicación de benchmarks que faciliten la reproducibilidad y comparaciones entre métodos.
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