音楽以外の分野、特に書籍や映画においても、同様の公平性の問題が存在します。例えば、書籍の推薦システムでは、特定の著者やジャンルが過剰に推薦される一方で、マイノリティの著者やジャンルが無視されることがあります。映画においても、特定の俳優や監督が優遇されることで、多様な視点やストーリーが排除される可能性があります。これらの問題に対処するためには、まずデータの多様性を確保し、さまざまなバックグラウンドを持つクリエイターの作品が適切に評価されるようにすることが重要です。また、推薦アルゴリズムにおいても、バイアスを軽減するための再ランキング手法や公平性を考慮した評価指標を導入することが効果的です。さらに、ユーザーの選好を理解するために、より複雑なユーザー選択モデルを採用し、推薦システムが多様なコンテンツを提供できるようにすることが求められます。