論文の概要: Decision Making with Differential Privacy under a Fairness Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07513v2
• Date: Sat, 23 Nov 2024 04:34:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:45.471618
• Title: Decision Making with Differential Privacy under a Fairness Lens
• Title（参考訳）: フェアネスレンズによる差分プライバシによる意思決定
• Authors: Ferdinando Fioretto, Cuong Tran, Pascal Van Hentenryck,
• Abstract要約: アメリカ国勢調査局は、多くの重要な意思決定プロセスの入力として使用される個人のグループに関するデータセットと統計を公表している。 プライバシと機密性要件に従うために、これらの機関は、しばしば、プライバシを保存するバージョンのデータを公開する必要がある。 本稿では,差分的プライベートデータセットのリリースについて検討し,公平性の観点から重要な資源配分タスクに与える影響を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.16089054531395
• License:
• Abstract: Agencies, such as the U.S. Census Bureau, release data sets and statistics about groups of individuals that are used as input to a number of critical decision processes. To conform to privacy and confidentiality requirements, these agencies are often required to release privacy-preserving versions of the data. This paper studies the release of differentially private data sets and analyzes their impact on some critical resource allocation tasks under a fairness perspective. {The paper shows that, when the decisions take as input differentially private data}, the noise added to achieve privacy disproportionately impacts some groups over others. The paper analyzes the reasons for these disproportionate impacts and proposes guidelines to mitigate these effects. The proposed approaches are evaluated on critical decision problems that use differentially private census data.
• Abstract（参考訳）: アメリカ国勢調査局のような機関は、多くの重要な意思決定プロセスの入力として使用される個人のグループに関するデータセットと統計を公表している。 プライバシと機密性要件に従うために、これらの機関は、しばしば、プライバシを保存するバージョンのデータを公開する必要がある。 本稿では,差分的プライベートデータセットのリリースについて検討し,公平性の観点から重要な資源配分タスクに与える影響を考察する。 論文は、この決定が入力を異なるプライベートデータとして取ると、プライバシーを不均等に達成するためのノイズが、一部のグループに悪影響を及ぼすことを示している。 本稿では、これらの不均衡な影響の原因を分析し、これらの影響を軽減するためのガイドラインを提案する。 提案手法は,個別の国勢調査データを用いた臨界決定問題に基づいて評価される。

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