論文の概要: Algorithmic Fairness in Business Analytics: Directions for Research and Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10991v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 10:21:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 12:58:07.392251
• Title: Algorithmic Fairness in Business Analytics: Directions for Research and Practice
• Title（参考訳）: ビジネス分析におけるアルゴリズムフェアネス:研究と実践の方向性
• Authors: Maria De-Arteaga and Stefan Feuerriegel and Maytal Saar-Tsechansky
• Abstract要約: 本稿では,アルゴリズムフェアネスの先見的,BAに着目したレビューを行う。 まず、バイアスの源泉と測定方法、およびバイアス緩和アルゴリズムに関する最先端の研究について概説する。 次に、ユーティリティ・フェアネスの関係について詳細な議論を行い、これらの2つの構成要素間のトレードオフの頻繁な仮定は、しばしば間違いまたは近視的であることを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.309795052068388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The extensive adoption of business analytics (BA) has brought financial gains and increased efficiencies. However, these advances have simultaneously drawn attention to rising legal and ethical challenges when BA inform decisions with fairness implications. As a response to these concerns, the emerging study of algorithmic fairness deals with algorithmic outputs that may result in disparate outcomes or other forms of injustices for subgroups of the population, especially those who have been historically marginalized. Fairness is relevant on the basis of legal compliance, social responsibility, and utility; if not adequately and systematically addressed, unfair BA systems may lead to societal harms and may also threaten an organization's own survival, its competitiveness, and overall performance. This paper offers a forward-looking, BA-focused review of algorithmic fairness. We first review the state-of-the-art research on sources and measures of bias, as well as bias mitigation algorithms. We then provide a detailed discussion of the utility-fairness relationship, emphasizing that the frequent assumption of a trade-off between these two constructs is often mistaken or short-sighted. Finally, we chart a path forward by identifying opportunities for business scholars to address impactful, open challenges that are key to the effective and responsible deployment of BA.
• Abstract（参考訳）: ビジネス分析(BA)の広範な採用は、財政的な利益と効率の向上をもたらした。 しかし、これらの進歩は、BAが公正性に影響を及ぼす決定を下すと、法的および倫理的課題の増大に同時に注意を向けている。 これらの懸念に応えて、アルゴリズム的公正性の新たな研究は、集団のサブグループ、特に歴史的に疎外された集団に対して異なる結果または他の形の不正をもたらす可能性のあるアルゴリズム的アウトプットを扱う。 公正性は法的コンプライアンス、社会的責任、実用性に基づいて関連しており、適切に体系的に対処されていない場合、不公平なbaシステムは社会的な損害をもたらし、組織の生存、競争性、全体的なパフォーマンスを脅かす可能性がある。 本稿では,アルゴリズムフェアネスの先見的,BAに着目したレビューを行う。 まず,バイアスの源泉と測定値,およびバイアス緩和アルゴリズムに関する最先端の研究を概観する。 次に、ユーティリティ・フェアネスの関係について詳細な議論を行い、これらの2つの構成要素間のトレードオフの頻繁な仮定は、しばしば間違いまたは近視的であることを強調した。 最後に、BAの効果的かつ責任ある展開の鍵となる、インパクトのあるオープンな課題に対処するビジネス学者の機会を特定することによって、前進の道を示す。

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