論文の概要: Equality of opportunity in travel behavior prediction with deep neural networks and discrete choice models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12422v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 19:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:43:29.238922
• Title: Equality of opportunity in travel behavior prediction with deep neural networks and discrete choice models
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークと離散選択モデルを用いた旅行行動予測における機会の平等
• Authors: Yunhan Zheng, Shenhao Wang, Jinhua Zhao
• Abstract要約: 本研究では,旅行行動分析に重要な欠落次元である計算公正性を導入する。 まず、機会の平等によって計算公正性を運用し、次に、データ固有のバイアスと、モデリングによって導入されたバイアスを区別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4806267677524896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although researchers increasingly adopt machine learning to model travel behavior, they predominantly focus on prediction accuracy, ignoring the ethical challenges embedded in machine learning algorithms. This study introduces an important missing dimension - computational fairness - to travel behavior analysis. We first operationalize computational fairness by equality of opportunity, then differentiate between the bias inherent in data and the bias introduced by modeling. We then demonstrate the prediction disparities in travel behavior modeling using the 2017 National Household Travel Survey (NHTS) and the 2018-2019 My Daily Travel Survey in Chicago. Empirically, deep neural network (DNN) and discrete choice models (DCM) reveal consistent prediction disparities across multiple social groups: both over-predict the false negative rate of frequent driving for the ethnic minorities, the low-income and the disabled populations, and falsely predict a higher travel burden of the socially disadvantaged groups and the rural populations than reality. Comparing DNN with DCM, we find that DNN can outperform DCM in prediction disparities because of DNN's smaller misspecification error. To mitigate prediction disparities, this study introduces an absolute correlation regularization method, which is evaluated with synthetic and real-world data. The results demonstrate the prevalence of prediction disparities in travel behavior modeling, and the disparities still persist regarding a variety of model specifics such as the number of DNN layers, batch size and weight initialization. Since these prediction disparities can exacerbate social inequity if prediction results without fairness adjustment are used for transportation policy making, we advocate for careful consideration of the fairness problem in travel behavior modeling, and the use of bias mitigation algorithms for fair transport decisions.
• Abstract（参考訳）: 研究者たちは、旅行行動のモデル化に機械学習を採用する傾向にあるが、主に予測精度に注目し、機械学習アルゴリズムに埋め込まれた倫理的課題を無視している。 本研究では,旅行行動分析に重要な欠落次元である計算公正性を導入する。 まず機会の平等によって計算公正性を演算し、次にデータ固有のバイアスとモデリングによって導入されたバイアスを区別する。 次に,2017年の米国家計旅行調査(nhts)と2018-2019年のシカゴにおけるmy daily travel surveyを用いて,旅行行動モデルにおける予測の相違を示す。 経験的に、ディープ・ニューラル・ネットワーク(dnn)と離散的選択モデル(dcm)は、過度に予測された少数民族、低所得者、障害者の頻繁な運転率と、現実よりも社会的に不利なグループと農村の人口の移動負担を誤った予測と、複数の社会グループ間で一貫した予測の相違を明らかにする。 DNNとDCMを比較すると、DNNの誤識別誤差が小さいため、DNNは予測格差においてDCMより優れていることが分かる。 本研究では,予測格差を軽減するために,合成および実世界のデータを用いた絶対相関正則化手法を提案する。 その結果,旅行行動モデルにおける予測格差の出現率と,DNN層数,バッチサイズ,重量初期化など,モデル固有値の相違が引き続き持続していることが示唆された。 これらの予測格差は、公正性調整のない予測結果が交通政策作成に使用される場合、社会的不平等を悪化させる可能性があるため、旅行行動モデリングにおける公平性問題と公正な輸送決定のためのバイアス緩和アルゴリズムの使用について慎重に検討することを提唱する。

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