論文の概要: Theory In, Theory Out: The uses of social theory in machine learning for social science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03203v3
• Date: Wed, 15 Jan 2020 16:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 05:24:15.258574
• Title: Theory In, Theory Out: The uses of social theory in machine learning for social science
• Title（参考訳）: 理論 in, Theory Out: 社会科学のための機械学習における社会理論の利用
• Authors: Jason Radford and Kenneth Joseph
• Abstract要約: 機械学習パイプラインの各段階で生じる基本的な方法論的および解釈的疑問に、社会理論がどのように答えられるかを示す。 本論文は,機械学習のツールをソーシャルデータに適用する際の現実的な疑問を,コンピュータや社会科学者のガイドとして扱うことができると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.180013942295509
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research at the intersection of machine learning and the social sciences has provided critical new insights into social behavior. At the same time, a variety of critiques have been raised ranging from technical issues with the data used and features constructed, problematic assumptions built into models, their limited interpretability, and their contribution to bias and inequality. We argue such issues arise primarily because of the lack of social theory at various stages of the model building and analysis. In the first half of this paper, we walk through how social theory can be used to answer the basic methodological and interpretive questions that arise at each stage of the machine learning pipeline. In the second half, we show how theory can be used to assess and compare the quality of different social learning models, including interpreting, generalizing, and assessing the fairness of models. We believe this paper can act as a guide for computer and social scientists alike to navigate the substantive questions involved in applying the tools of machine learning to social data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と社会科学の交差点における研究は、社会行動に関する重要な新しい洞察をもたらした。 同時に、使用されるデータや特徴に関する技術的な問題、モデルに構築された問題的な仮定、解釈可能性の制限、バイアスや不平等への貢献など、さまざまな批判が提起されている。 このような問題は、モデル構築と分析の様々な段階における社会理論の欠如が主な原因であると主張する。 本論文の前半では,機械学習パイプラインの各段階で生じる基本的な方法論的および解釈的疑問に,社会理論を用いて答える方法について述べる。 後半では,モデルのフェアネスを解釈,一般化,評価するなど,様々な社会学習モデルの質を評価・比較するために理論をどのように利用できるかを示す。 本論文は,機械学習のツールをソーシャルデータに適用する際の現実的な疑問を,コンピュータや社会科学者のガイドとして扱うことができると考えている。

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