論文の概要: Context matters for fairness -- a case study on the effect of spatial distribution shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11436v2
• Date: Fri, 24 Jun 2022 21:09:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 10:46:18.956703
• Title: Context matters for fairness -- a case study on the effect of spatial distribution shifts
• Title（参考訳）: 公平性のための文脈問題 -空間分布シフトの影響を事例として-
• Authors: Siamak Ghodsi, Harith Alani, and Eirini Ntoutsi
• Abstract要約: 本稿では,新たに発表された米国国勢調査データセットのケーススタディについて述べる。 空間分布の変化がモデルの性能および公平性にどのように影響するかを示す。 我々の研究は、別の文脈にモデルをデプロイする前に、分散シフトに対する堅牢性が必要であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.351739012146378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the ever growing involvement of data-driven AI-based decision making technologies in our daily social lives, the fairness of these systems is becoming a crucial phenomenon. However, an important and often challenging aspect in utilizing such systems is to distinguish validity for the range of their application especially under distribution shifts, i.e., when a model is deployed on data with different distribution than the training set. In this paper, we present a case study on the newly released American Census datasets, a reconstruction of the popular Adult dataset, to illustrate the importance of context for fairness and show how remarkably can spatial distribution shifts affect predictive- and fairness-related performance of a model. The problem persists for fairness-aware learning models with the effects of context-specific fairness interventions differing across the states and different population groups. Our study suggests that robustness to distribution shifts is necessary before deploying a model to another context.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型AIに基づく意思決定技術が日々の社会生活にますます関与している中、これらのシステムの公正性は重要な現象になりつつある。 しかしながら、これらのシステムを利用する上で重要かつしばしば挑戦的な側面は、特に分布シフトの際のアプリケーションの範囲の妥当性、すなわち、トレーニングセットとは異なる分散データにモデルがデプロイされる場合の妥当性を区別することである。 本稿では,米国国勢調査データセット(american census datasets, a reconstruction of the popular adult dataset, a reconstruction of the popular adult dataset)について事例研究を行い,フェアネスに対する文脈の重要性を明らかにし,空間分布シフトがモデルの予測およびフェアネス関連性能にどのように影響するかを示す。 この問題は、各州と異なる集団間で異なる文脈固有の公平な介入の効果を持つフェアネス認識学習モデルに対して持続する。 本研究は,モデルを他のコンテキストにデプロイする前に,分散シフトへのロバスト性が必要であることを示唆する。

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