2020年8月17日、米国のコーネル大学のニュースサイトである“Cornell Chronicle”で、検索結果の公平性を向上するための動的なランク学習（Learning to rank）アルゴリズム“FairCo”に関する記事が掲載されました。
発表によると、同大学の研究者らにより、検索結果の表示に用いられるランキングについて、利便性や関連性を損なわずに公平性を向上するために開発され、関連度が同等の項目については、ほぼ平等に表示されるとされています。
同アルゴリズムについてまとめた論文では、ニュースフィードのデータを用いた “FairCo”の公平性に関する検証結果等が記載されています。
Algorithm improves fairness of search results（Cornell Chronicle, 2020/8/17）
https://news.cornell.edu/stories/2020/08/algorithm-improves-fairness-search-results
Controlling Fairness and Bias in Dynamic Learning-to-Rank[PDF：12ページ]
https://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/morik_etal_20a.pdf
参考：
Yahoo!ラボ、ウェブサイトを「専門度」と「メジャー度」でランキングする「判定サーチ」をリリース
Posted 2011年7月12日
https://current.ndl.go.jp/node/18672
Googleによる、検索結果ランキング表示の「考え方」
Posted 2008年7月17日
https://current.ndl.go.jp/node/8323
