La investigación sobre sesgos en sistemas de recomendación se ha centrado principalmente en el impacto de los mecanismos de retroalimentación sobre la diversidad y homogeneización de las recomendaciones, que pueden limitar la exposición de los usuarios a contenidos nuevos y diversos. Aunque se han propuesto métricas de equidad como la exposición equitativa y el sesgo de homogeneización para abordar algunos de los sesgos, es posible que no capten plenamente los matices de la equidad en estos sistemas. 

La incorporación de medidas de equidad más holísticas puede ayudar a garantizar que los sistemas de recomendación ofrezcan recomendaciones justas y precisas. Esta propuesta de investigación pretende abordar las deficiencias críticas de estudios anteriores sobre los mecanismos de retroalimentación en los sistemas de recomendación. En concreto, se pretende desarrollar y evaluar un marco para medir y mitigar el sesgo utilizando nuevas medidas de la complejidad estructural del comportamiento del usuario. La noción de complejidad estructural procede de la literatura científica sobre redes y se utiliza para cuantificar el grado de organización o estructura de un grafo.