論文の概要: Achievement and Fragility of Long-term Equitability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12333v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 15:04:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 13:30:48.398381
• Title: Achievement and Fragility of Long-term Equitability
• Title（参考訳）: 長期的エクイティビリティの達成と脆弱性
• Authors: Andrea Simonetto and Ivano Notarnicola
• Abstract要約: 公平性の概念を最大化するために,地域交流コミュニティに限られた資源を割り当てる方法について検討する。 データ駆動型フィードバックのオンライン最適化に起因した最近の数学的ツールを用いている。 我々は,長期的均衡性を最大化するアロケーションに収束する動的ポリシーを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Equipping current decision-making tools with notions of fairness, equitability, or other ethically motivated outcomes, is one of the top priorities in recent research efforts in machine learning, AI, and optimization. In this paper, we investigate how to allocate limited resources to {locally interacting} communities in a way to maximize a pertinent notion of equitability. In particular, we look at the dynamic setting where the allocation is repeated across multiple periods (e.g., yearly), the local communities evolve in the meantime (driven by the provided allocation), and the allocations are modulated by feedback coming from the communities themselves. We employ recent mathematical tools stemming from data-driven feedback online optimization, by which communities can learn their (possibly unknown) evolution, satisfaction, as well as they can share information with the deciding bodies. We design dynamic policies that converge to an allocation that maximize equitability in the long term. We further demonstrate our model and methodology with realistic examples of healthcare and education subsidies design in Sub-Saharian countries. One of the key empirical takeaways from our setting is that long-term equitability is fragile, in the sense that it can be easily lost when deciding bodies weigh in other factors (e.g., equality in allocation) in the allocation strategy. Moreover, a naive compromise, while not providing significant advantage to the communities, can promote inequality in social outcomes.
• Abstract（参考訳）: 現在の意思決定ツールに公正性、平等性、その他の倫理的動機付けされた結果の概念を加えることは、機械学習、AI、最適化における最近の研究における最優先事項の1つである。 本稿では,同性の概念を最大化するために,限られた資源を「局所的に相互作用する」コミュニティに割り当てる方法について検討する。 特に、複数の期間(例えば、年々)にわたってアロケーションが繰り返され、その間にローカルコミュニティが進化し(提供されたアロケーションによって)、コミュニティ自体からのフィードバックによってアロケーションが調整される動的設定に注目します。 データ駆動フィードバックのオンライン最適化に端を発する近年の数学的ツールを用いて,コミュニティが自身の(おそらくは未知の)進化や満足度,さらには意思決定者との情報共有を学べるようにしている。 我々は,長期的均衡性を最大化するアロケーションに収束する動的ポリシーを設計する。 我々はさらに,サブサマリア諸国における医療・教育補助金設計の現実的な例を用いて,モデルと方法論を実証する。 私たちの設定から得られる重要な経験的特徴の1つは、割当戦略における他の要素(例えば、割当の平等)の重み付けを行うときに、長期的平等が壊れやすいことである。 さらに、ナイーブ妥協はコミュニティに大きな利点を与えないが、社会的成果における不平等を促進することができる。

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