具有提供商端公平关注的公平意识的推荐系统寻求确保受保护的提供者有公平的机会来推广其物品或产品。当实施这种解决方案时，互动的消费者端将``公平成本''承担的``公平成本''。这种消费者端成本提出了自己的公平问题，尤其是当使用个性化来控制公平限制的影响时。在采用个性化方法来实现公平目标时，研究人员可能会为用户的战略行为开放系统。在``Bossiness''的术语下的计算社会选择文献中已经研究了这种激励措施。担心的是，专横的用户可能能够将公平成本转移给他人，改善自己的结果并为他人恶化。该立场论文介绍了保障的概念，显示了其在公平意识的建议中的应用，并讨论了减少这种战略激励措施的策略。
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识别语音情绪的语言不可知论的方法仍然是一个不完整和具有挑战性的任务。在本文中，我们使用Bangla和英语语言来评估与语音中的情感是否与语言无关。这项研究分类了以下情绪：幸福，愤怒，中立，悲伤，厌恶和恐惧。我们雇用了三种情绪言论，其中前两组是由孟加拉和英语语言的本土孟加拉语扬声器开发的。第三个是多伦多情感演讲（苔丝），由加拿大母语的英语发言者开发。我们仔细选择了语言无关的韵律特征，采用了支持向量机（SVM）模型，并进行了三个实验来执行我们的主张。在第一个实验中，我们单独测量三种语音组的性能。接下来是第二种实验，我们通过组合语音集来记录分类率。最后，在第三个实验中，我们通过培训和测试不同语音集来测量识别率。虽然这项研究表明，言语情感认可（SER）大多是语言无关的，但在识别出在这两种语言中的厌恶和恐惧之类的情绪状态时存在一些差异。此外，我们的调查推断出非母语人员通过言语传达情绪，就像以其母语在母语中表达自己。
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