論文の概要: A Justice-Based Framework for the Analysis of Algorithmic
Fairness-Utility Trade-Offs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02891v2
- Date: Wed, 29 Jun 2022 12:37:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:30:52.990906
- Title: A Justice-Based Framework for the Analysis of Algorithmic
Fairness-Utility Trade-Offs
- Title（参考訳）: アルゴリズムフェアネス・ユーティリティ・トレードオフの分析のための正義に基づく枠組み
- Authors: Corinna Hertweck, Joachim Baumann, Michele Loi, Eleonora Vigan\`o,
Christoph Heitz
- Abstract要約: 意思決定者の短期的なビジネス目標はしばしば、意思決定対象が公平に扱われたいという願望と矛盾する。
我々は、福祉に基づく公正性に関する文献を用いて、実用性(または福祉)の公平な分布がどのようなものであるかを問う。
これにより、公正度スコアを導出し、意思決定者のユーティリティと多くの異なる決定ルールを比較します。
- 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: In prediction-based decision-making systems, different perspectives can be at
odds: The short-term business goals of the decision makers are often in
conflict with the decision subjects' wish to be treated fairly. Balancing these
two perspectives is a question of values. We provide a framework to make these
value-laden choices clearly visible. For this, we assume that we are given a
trained model and want to find decision rules that balance the perspective of
the decision maker and of the decision subjects. We provide an approach to
formalize both perspectives, i.e., to assess the utility of the decision maker
and the fairness towards the decision subjects. In both cases, the idea is to
elicit values from decision makers and decision subjects that are then turned
into something measurable. For the fairness evaluation, we build on the
literature on welfare-based fairness and ask what a fair distribution of
utility (or welfare) looks like. In this step, we build on well-known theories
of distributive justice. This allows us to derive a fairness score that we then
compare to the decision maker's utility for many different decision rules. This
way, we provide an approach for balancing the utility of the decision maker and
the fairness towards the decision subjects for a prediction-based
decision-making system.
- Abstract（参考訳）: 予測に基づく意思決定システムでは、異なる視点が相反する可能性がある: 意思決定者の短期的ビジネス目標はしばしば、公平に扱われる意思決定者の願望と矛盾する。
これら2つの視点のバランスは価値の問題である。
これらの価値ある選択を明確にするためのフレームワークを提供します。
そのため、私たちは訓練されたモデルが与えられ、意思決定者や意思決定対象の視点をバランスさせる決定ルールを見つけたいと思っています。
我々は、意思決定者の有用性と意思決定者に対する公平性を評価するために、両方の視点を形式化するアプローチを提供する。
どちらの場合も、意思決定者や意思決定の主題から価値を引き出して、測定可能なものに変えるという考え方です。
公平性評価のために,福祉に基づく公平性に関する文献を構築し,有用性(あるいは福祉)の公平性がどのようなものであるかを問う。
このステップでは、分配的正義のよく知られた理論を構築します。
これにより公正度スコアを導出し、意思決定者のユーティリティと多くの異なる決定ルールを比較します。
本研究では,意思決定システムにおける意思決定者の有用性と意思決定主体に対する公平さのバランスをとるためのアプローチを提案する。
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