論文の概要: Impact Remediation: Optimal Interventions to Reduce Inequality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00593v1
- Date: Thu, 1 Jul 2021 16:35:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-02 16:43:50.707184
- Title: Impact Remediation: Optimal Interventions to Reduce Inequality
- Title（参考訳）: インパクト修復:不平等を減らすための最適な介入
- Authors: Lucius E.J. Bynum, Joshua R. Loftus, Julia Stoyanovich
- Abstract要約: 我々は、既存の現実世界の格差に対処するための新しいアルゴリズムフレームワークを開発する。
本フレームワークの目的は、現実世界の格差を計測し、最適な介入ポリシーを発見することである。
最適な政策学習に関するほとんどの研究とは対照的に、格差低減自体を目的として検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.806517393212491
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: A significant body of research in the data sciences considers unfair
discrimination against social categories such as race or gender that could
occur or be amplified as a result of algorithmic decisions. Simultaneously,
real-world disparities continue to exist, even before algorithmic decisions are
made. In this work, we draw on insights from the social sciences and humanistic
studies brought into the realm of causal modeling and constrained optimization,
and develop a novel algorithmic framework for tackling pre-existing real-world
disparities. The purpose of our framework, which we call the "impact
remediation framework," is to measure real-world disparities and discover the
optimal intervention policies that could help improve equity or access to
opportunity for those who are underserved with respect to an outcome of
interest. We develop a disaggregated approach to tackling pre-existing
disparities that relaxes the typical set of assumptions required for the use of
social categories in structural causal models. Our approach flexibly
incorporates counterfactuals and is compatible with various ontological
assumptions about the nature of social categories. We demonstrate impact
remediation with a real-world case study and compare our disaggregated approach
to an existing state-of-the-art approach, comparing its structure and resulting
policy recommendations. In contrast to most work on optimal policy learning, we
explore disparity reduction itself as an objective, explicitly focusing the
power of algorithms on reducing inequality.
- Abstract（参考訳）: データサイエンスにおける重要な研究機関は、アルゴリズムによる決定の結果、人種や性別といった社会的カテゴリーに対する不公平な差別を考察している。
同時に、アルゴリズムが決定される前にも、現実世界の格差は存在し続ける。
本研究は,因果モデリングと制約付き最適化の領域にもたらされた社会科学とヒューマニズム研究からの洞察を引き合いに出し,既存の現実世界の格差に取り組むための新しいアルゴリズムフレームワークを開発する。
当社の枠組みは「インパクト・リメディエーション・フレームワーク」とよばれるもので、現実世界の格差を計測し、株式の改善や利害関係者の機会獲得に役立つ最適な介入政策を発見することを目的としています。
構造因果モデルにおける社会的カテゴリーの使用に必要な典型的な仮定セットを緩和する,既存の格差に取り組むための分散アプローチを開発した。
本手法は, 対物関係を柔軟に取り入れ, 社会的カテゴリーの性質に関する様々な存在論的仮定と相容れない。
我々は、実世界のケーススタディとインパクト修復を実証し、我々の非凝集アプローチと既存の最先端アプローチを比較し、その構造と政策レコメンデーションの結果を比較した。
最適な政策学習に関するほとんどの研究とは対照的に、不平等の削減にアルゴリズムの力を明確に焦点を絞った、不均衡の低減そのものを目的として探求する。
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