Fugu-MT 論文翻訳(概要): The role of collider bias in understanding statistics on racially biased policing

論文の概要: The role of collider bias in understanding statistics on racially biased policing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08406v1
Date: Thu, 16 Jul 2020 15:26:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 23:52:57.561848
Title: The role of collider bias in understanding statistics on racially biased policing
Title（参考訳）: 人種偏りポリシングにおける統計理解における衝突型バイアスの役割
Authors: Norman Fenton, Martin Neil, Steven Frazier
Abstract要約: 同じデータを使った非武装の白人よりも、非武装の黒人が警察に撃たれる可能性が高いかどうかについては、反対の結論が出ている。我々はこのバイアスを説明するために因果ベイズネットワークモデルを提供し、これはコライダーバイアスまたはバークソンのパラドックスと呼ばれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Contradictory conclusions have been made about whether unarmed blacks are more likely to be shot by police than unarmed whites using the same data. The problem is that, by relying only on data of 'police encounters', there is the possibility that genuine bias can be hidden. We provide a causal Bayesian network model to explain this bias, which is called collider bias or Berkson's paradox, and show how the different conclusions arise from the same model and data. We also show that causal Bayesian networks provide the ideal formalism for considering alternative hypotheses and explanations of bias.
Abstract（参考訳）: 同じデータを使った非武装の白人よりも、非武装の黒人が警察によって撃たれる可能性が高いという矛盾した結論が出された。問題は、 '警察遭遇' のデータにのみ依存することによって、真のバイアスを隠蔽できる可能性があることだ。このバイアスを説明するために因果ベイズ型ネットワークモデルを提案する。これは衝突型バイアスまたはバークソンのパラドックスと呼ばれ、異なる結論が同じモデルとデータからどのように生じるかを示す。また,因果ベイズネットワークは,代替仮説やバイアスの説明を考えるための理想的定式化を提供することを示した。

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