論文の概要: Improving Fairness and Privacy in Selection Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03812v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 15:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 11:48:58.361564
• Title: Improving Fairness and Privacy in Selection Problems
• Title（参考訳）: 選択問題における公平性とプライバシーの改善
• Authors: Mohammad Mahdi Khalili, Xueru Zhang, Mahed Abroshan, Somayeh Sojoudi
• Abstract要約: 教師付き学習モデルの公平性とプライバシーの両方を改善するための後処理のステップとして、微分的プライベート指数関数機構を使用することの可能性を検討する。 この指数関数的メカニズムは, プライバシと公平性の両方を向上し, ポストプロセッシングを伴わないモデルと比較して, 精度がわずかに低下することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.293367386282902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised learning models have been increasingly used for making decisions about individuals in applications such as hiring, lending, and college admission. These models may inherit pre-existing biases from training datasets and discriminate against protected attributes (e.g., race or gender). In addition to unfairness, privacy concerns also arise when the use of models reveals sensitive personal information. Among various privacy notions, differential privacy has become popular in recent years. In this work, we study the possibility of using a differentially private exponential mechanism as a post-processing step to improve both fairness and privacy of supervised learning models. Unlike many existing works, we consider a scenario where a supervised model is used to select a limited number of applicants as the number of available positions is limited. This assumption is well-suited for various scenarios, such as job application and college admission. We use ``equal opportunity'' as the fairness notion and show that the exponential mechanisms can make the decision-making process perfectly fair. Moreover, the experiments on real-world datasets show that the exponential mechanism can improve both privacy and fairness, with a slight decrease in accuracy compared to the model without post-processing.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習モデルは、雇用、貸付、大学入学などのアプリケーションにおける個人に関する意思決定にますます使われてきた。 これらのモデルは、トレーニングデータセットから既存のバイアスを継承し、保護された属性(例えば、人種や性別)を識別する。 不公平さに加えて、モデルの使用が機密性の高い個人情報を明らかにすると、プライバシーの懸念が生じる。 さまざまなプライバシー概念の中で、ディファレンシャルプライバシは近年普及している。 本研究では,教師付き学習モデルの公平性とプライバシの両方を改善するための後処理ステップとして,微分的にプライベートな指数関数的メカニズムを用いる可能性について検討する。 既存の多くの作品と異なり、利用可能なポジションの数が限られているため、教師付きモデルを用いて限られた数の応募者を選定するシナリオを考える。 この仮定は、就職申請や大学入学など、様々なシナリオに適している。 我々は「平等の機会」を公平性の概念として使用し、指数関数的メカニズムによって意思決定プロセスが完全に公平になることを示す。 さらに,実世界のデータセットに関する実験では,指数関数的メカニズムがプライバシと公平性の両方を改善し,後処理を伴わないモデルと比較して精度をわずかに低下させることが示されている。

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