論文の概要: A Human-Centered Review of the Algorithms used within the U.S. Child Welfare System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03541v1
• Date: Sat, 7 Mar 2020 09:16:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 20:07:16.875839
• Title: A Human-Centered Review of the Algorithms used within the U.S. Child Welfare System
• Title（参考訳）: 児童福祉システムにおけるアルゴリズムの人間中心的評価
• Authors: Devansh Saxena, Karla Badillo-Urquiola, Pamela J. Wisniewski, and Shion Guha
• Abstract要約: アメリカ児童福祉制度(CWS)は、養育青年の成果の改善を担っているが、過大評価され、資金が不足している。 いくつかの州は、コストを削減し、CWSの結果を改善するためのより良いプロセスを決定するために、アルゴリズムによる意思決定システムに向かっている。 我々は、CWSで使われている計算システムに関する50の査読論文を合成し、それらの開発状況、使用する予測器の共通特性、および対象とする結果を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.161947795238916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The U.S. Child Welfare System (CWS) is charged with improving outcomes for foster youth; yet, they are overburdened and underfunded. To overcome this limitation, several states have turned towards algorithmic decision-making systems to reduce costs and determine better processes for improving CWS outcomes. Using a human-centered algorithmic design approach, we synthesize 50 peer-reviewed publications on computational systems used in CWS to assess how they were being developed, common characteristics of predictors used, as well as the target outcomes. We found that most of the literature has focused on risk assessment models but does not consider theoretical approaches (e.g., child-foster parent matching) nor the perspectives of caseworkers (e.g., case notes). Therefore, future algorithms should strive to be context-aware and theoretically robust by incorporating salient factors identified by past research. We provide the HCI community with research avenues for developing human-centered algorithms that redirect attention towards more equitable outcomes for CWS.
• Abstract（参考訳）: アメリカ児童福祉制度(CWS)は、養育青年の成果を改善するために責任を負っているが、過大評価され、資金が不足している。 この制限を克服するため、いくつかの州はコストを削減し、CWSの結果を改善するためのより良いプロセスを決定するためにアルゴリズムによる意思決定システムに転換した。 人中心のアルゴリズム設計アプローチを用いて、CWSで使われている計算システムに関する50の査読論文を合成し、それらの開発方法、使用する予測器の共通特性、および対象とする結果を評価する。 文献のほとんどがリスクアセスメントモデルに焦点を絞っているが、理論的アプローチ(例えば、子どもと子どもの親のマッチング)やケースワーカーの視点(例:ケースノート)は考慮していない。 したがって、将来のアルゴリズムは、過去の研究で特定された有意義な要素を組み込むことにより、文脈認識と理論的に頑健であることに努めるべきである。 我々は、CWSのより公平な結果に注意を向ける人間中心のアルゴリズムを開発するための研究手段を、HCIコミュニティに提供する。

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