論文の概要: Feedback Effects in Repeat-Use Criminal Risk Assessments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14075v1
• Date: Sat, 28 Nov 2020 06:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 20:03:38.841535
• Title: Feedback Effects in Repeat-Use Criminal Risk Assessments
• Title（参考訳）: 繰り返し犯罪リスク評価におけるフィードバック効果
• Authors: Benjamin Laufer
• Abstract要約: リスクは、単発テストで捉えられていない方法で、シーケンシャルな決定を伝達できることを示します。 リスクアセスメントツールは、非常に複雑でパスに依存したプロセスで動作し、歴史的な不平等が引き起こされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the criminal legal context, risk assessment algorithms are touted as data-driven, well-tested tools. Studies known as validation tests are typically cited by practitioners to show that a particular risk assessment algorithm has predictive accuracy, establishes legitimate differences between risk groups, and maintains some measure of group fairness in treatment. To establish these important goals, most tests use a one-shot, single-point measurement. Using a Polya Urn model, we explore the implication of feedback effects in sequential scoring-decision processes. We show through simulation that risk can propagate over sequential decisions in ways that are not captured by one-shot tests. For example, even a very small or undetectable level of bias in risk allocation can amplify over sequential risk-based decisions, leading to observable group differences after a number of decision iterations. Risk assessment tools operate in a highly complex and path-dependent process, fraught with historical inequity. We conclude from this study that these tools do not properly account for compounding effects, and require new approaches to development and auditing.
• Abstract（参考訳）: 刑事訴訟の文脈では、リスクアセスメントアルゴリズムはデータ駆動型、よくテストされたツールと見なされる。 検証テストとして知られる研究は、一般的に、特定のリスク評価アルゴリズムが予測精度を持ち、リスクグループ間の正当な違いを確立し、治療における集団公平さの尺度を維持していることを示すために、実践者によって引用される。 これらの重要な目標を達成するために、ほとんどのテストはワンショットのシングルポイント計測を使用する。 polya urnモデルを用いて,逐次スコア決定過程におけるフィードバック効果の含意について検討する。 シミュレーションを通じて、リスクは単発テストで捉えられない方法でシーケンシャルな決定を伝達できることを示します。 例えば、リスク割り当ての非常に小さい、あるいは検出不能なレベルのバイアスでさえ、逐次的なリスクベースの決定を増幅し、いくつかの決定イテレーションの後にグループの差異を観測できる。 リスク評価ツールは、非常に複雑で経路に依存したプロセスで動作します。 本研究は,これらのツールが複合効果を適切に考慮していないこと,開発と監査に新たなアプローチが必要であることを結論づける。

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