論文の概要: Fair Influence Maximization: A Welfare Optimization Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07906v2
- Date: Tue, 15 Dec 2020 21:39:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 12:42:17.206826
- Title: Fair Influence Maximization: A Welfare Optimization Approach
- Title（参考訳）: 公正影響の最大化:福祉最適化アプローチ
- Authors: Aida Rahmattalabi, Shahin Jabbari, Himabindu Lakkaraju, Phebe Vayanos,
Max Izenberg, Ryan Brown, Eric Rice, Milind Tambe
- Abstract要約: 我々は、公正な影響アルゴリズムが満たすべき特性を原則的に特徴づける。
この枠組みの下では、公平性と効率性のトレードオフは単一の設計逆転パラメータによって制御できる。
我々の枠組みは、特殊ケースのレキシミンと比例フェアネスを包含する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.39574750992602
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Several behavioral, social, and public health interventions, such as
suicide/HIV prevention or community preparedness against natural disasters,
leverage social network information to maximize outreach. Algorithmic influence
maximization techniques have been proposed to aid with the choice of "peer
leaders" or "influencers" in such interventions. Yet, traditional algorithms
for influence maximization have not been designed with these interventions in
mind. As a result, they may disproportionately exclude minority communities
from the benefits of the intervention. This has motivated research on fair
influence maximization. Existing techniques come with two major drawbacks.
First, they require committing to a single fairness measure. Second, these
measures are typically imposed as strict constraints leading to undesirable
properties such as wastage of resources.
To address these shortcomings, we provide a principled characterization of
the properties that a fair influence maximization algorithm should satisfy. In
particular, we propose a framework based on social welfare theory, wherein the
cardinal utilities derived by each community are aggregated using the
isoelastic social welfare functions. Under this framework, the trade-off
between fairness and efficiency can be controlled by a single inequality
aversion design parameter. We then show under what circumstances our proposed
principles can be satisfied by a welfare function. The resulting optimization
problem is monotone and submodular and can be solved efficiently with
optimality guarantees. Our framework encompasses as special cases leximin and
proportional fairness. Extensive experiments on synthetic and real world
datasets including a case study on landslide risk management demonstrate the
efficacy of the proposed framework.
- Abstract（参考訳）: 自殺・HIV予防や自然災害に対する地域社会の準備など、行動、社会的、公衆衛生上の介入は、アウトリーチを最大化するためにソーシャルネットワーク情報を活用する。
アルゴリズムによる影響の最大化技術は、そのような介入における「ピアリーダー」や「インフルエンサー」の選択を支援するために提案されている。
しかし、影響の最大化のための伝統的なアルゴリズムは、これらの介入を念頭に設計されていない。
結果として、介入の恩恵から少数派コミュニティを不均等に排除することができる。
これは公正影響の最大化の研究の動機となった。
既存の技術には2つの大きな欠点がある。
まず、単一の公平度尺度にコミットする必要があります。
第二に、これらの措置は典型的には資源の浪費のような望ましくない性質につながる厳しい制約として課せられる。
これらの欠点に対処するために、公平な影響最大化アルゴリズムが満たすべき特性の原理的特徴付けを提供する。
特に, 社会福祉理論に基づく枠組みを提案し, 社会福祉の等弾性関数を用いて, 各共同体が導出した基本ユーティリティを集約する。
この枠組みの下では、公平性と効率のトレードオフは、単一の不等式反転設計パラメータによって制御できる。
次に、我々の提案した原則が福祉機能によって満足できる状況を示す。
その結果得られる最適化問題は単調かつ亜モジュラーであり、最適性保証により効率的に解くことができる。
我々の枠組みは、特殊ケースのレキシミンと比例公正である。
地すべりリスク管理を含む総合的および実世界のデータセットに関する広範な実験により,提案手法の有効性が実証された。
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