論文の概要: Measuring Fairness Under Unawareness of Sensitive Attributes: A
Quantification-Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08549v5
- Date: Mon, 27 Mar 2023 13:33:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 03:59:05.285069
- Title: Measuring Fairness Under Unawareness of Sensitive Attributes: A
Quantification-Based Approach
- Title（参考訳）: 感性属性の認識下での公正さの測定:定量化に基づくアプローチ
- Authors: Alessandro Fabris, Andrea Esuli, Alejandro Moreo, Fabrizio Sebastiani
- Abstract要約: センシティブな属性の無意識下でのグループフェアネスを測定する問題に取り組む。
定量化手法は, フェアネスと無意識の問題に対処するのに特に適していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.20444904674494
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Algorithms and models are increasingly deployed to inform decisions about
people, inevitably affecting their lives. As a consequence, those in charge of
developing these models must carefully evaluate their impact on different
groups of people and favour group fairness, that is, ensure that groups
determined by sensitive demographic attributes, such as race or sex, are not
treated unjustly. To achieve this goal, the availability (awareness) of these
demographic attributes to those evaluating the impact of these models is
fundamental. Unfortunately, collecting and storing these attributes is often in
conflict with industry practices and legislation on data minimisation and
privacy. For this reason, it can be hard to measure the group fairness of
trained models, even from within the companies developing them. In this work,
we tackle the problem of measuring group fairness under unawareness of
sensitive attributes, by using techniques from quantification, a supervised
learning task concerned with directly providing group-level prevalence
estimates (rather than individual-level class labels). We show that
quantification approaches are particularly suited to tackle the
fairness-under-unawareness problem, as they are robust to inevitable
distribution shifts while at the same time decoupling the (desirable) objective
of measuring group fairness from the (undesirable) side effect of allowing the
inference of sensitive attributes of individuals. More in detail, we show that
fairness under unawareness can be cast as a quantification problem and solved
with proven methods from the quantification literature. We show that these
methods outperform previous approaches to measure demographic parity in five
experimental protocols, corresponding to important challenges that complicate
the estimation of classifier fairness under unawareness.
- Abstract（参考訳）: アルゴリズムとモデルは、必然的に生活に影響を及ぼす人々に関する意思決定を知らせるために、ますますデプロイされている。
結果として、これらのモデルの開発担当者は、異なる集団に対する影響を慎重に評価し、人種や性別などのセンシティブな人口統計学的属性によって決定された集団が不正に扱われないようにしなくてはならない。
この目標を達成するために、これらのモデルの影響を評価する人に対するこれらの属性の可用性(認識)が基本である。
残念ながら、これらの属性の収集と保存は、データ最小化とプライバシーに関する業界慣行や法律と矛盾することが多い。
このような理由から、トレーニングされたモデルのグループフェアネスを、開発企業からでも測定することは困難である。
本研究では,グループレベルの有病率推定を直接提供することを目的とした教師あり学習課題である定量化の手法を用いて,センシティブな属性の無意識下でのグループフェアネスを測定する問題に取り組む。
定量化のアプローチは,不可避な分布シフトに頑健な一方で,集団フェアネス測定の(望ましくない)目的と,個人の繊細な属性の推論を可能にする(望ましくない)副作用を分離するため,特にフェアネス・アンダー・ウェアネス問題に適応する。
より詳しくは、無意識下での公正性は定量化問題としてキャストでき、定量化文献から証明された方法で解決できることを示す。
これらの手法は、5つの実験プロトコルにおいて、非認識下での分類器の公平さの推定を複雑化する重要な課題に対応するため、従来の手法よりも優れていることを示す。
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