論文の概要: Enforcing Group Fairness in Algorithmic Decision Making: Utility
Maximization Under Sufficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02237v1
- Date: Sun, 5 Jun 2022 18:47:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 18:05:02.151306
- Title: Enforcing Group Fairness in Algorithmic Decision Making: Utility
Maximization Under Sufficiency
- Title（参考訳）: アルゴリズム意思決定における集団公平性強化--十分性下での実用的最大化
- Authors: Joachim Baumann, Anik\'o Hann\'ak, Christoph Heitz
- Abstract要約: 本稿では,PPVパリティ,偽脱落率(FOR)パリティ(False Omission rate)パリティ(FOR)パリティ(False Omission rate)パリティ(FOR)パリティ(False Omission rate)パリティ(FOR)パリティ(FOR)パリティ(Sufficiency)について述べる。
グループ固有のしきい値規則はPPVパリティとForパリティに最適であることを示す。
また,フェアネス制約を満たす最適決定規則の解も提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Binary decision making classifiers are not fair by default. Fairness
requirements are an additional element to the decision making rationale, which
is typically driven by maximizing some utility function. In that sense,
algorithmic fairness can be formulated as a constrained optimization problem.
This paper contributes to the discussion on how to implement fairness, focusing
on the fairness concepts of positive predictive value (PPV) parity, false
omission rate (FOR) parity, and sufficiency (which combines the former two). We
show that group-specific threshold rules are optimal for PPV parity and FOR
parity, similar to well-known results for other group fairness criteria.
However, depending on the underlying population distributions and the utility
function, we find that sometimes an upper-bound threshold rule for one group is
optimal: utility maximization under PPV parity (or FOR parity) might thus lead
to selecting the individuals with the smallest utility for one group, instead
of selecting the most promising individuals. This result is counter-intuitive
and in contrast to the analogous solutions for statistical parity and equality
of opportunity. We also provide a solution for the optimal decision rules
satisfying the fairness constraint sufficiency. We show that more complex
decision rules are required and that this leads to within-group unfairness for
all but one of the groups. We illustrate our findings based on simulated and
real data.
- Abstract（参考訳）: バイナリ意思決定分類器はデフォルトではフェアではない。
公正要件は意思決定の合理化に付加的な要素であり、これは典型的には実用関数の最大化によって引き起こされる。
その意味で、アルゴリズム的公平性は制約付き最適化問題として定式化することができる。
本稿では、正の予測値(ppv)パリティ、偽の欠落率(for)パリティ、および(前者の2つを組み合わせた)充足性の公平性の概念に焦点を当て、公平性をどのように実装するかに関する議論に寄与する。
グループ固有のしきい値規則は、他のグループフェアネス基準でよく知られた結果と同様、PPVパリティとforパリティに最適であることを示す。
しかし、人口分布と効用関数によっては、1つのグループに対する上限値規則が最適であることがある: ppvパリティ(またはパリティ)の下での効用最大化は、最も有望な個人を選ぶのではなく、1つのグループで最小の効用を持つ個人を選ぶことになるかもしれない。
この結果は反直観的であり、統計的パリティと機会の平等に対する類似の解とは対照的である。
また,フェアネス制約を満たす最適決定規則の解も提供する。
より複雑な決定ルールが必要であり、グループ内の1つを除くすべてのグループに対して不公平になることを示す。
シミュレーションデータと実データに基づいて,本研究の成果を示す。
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