論文の概要: Causal foundations of bias, disparity and fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13665v3
• Date: Fri, 19 Jul 2024 06:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 02:31:08.845688
• Title: Causal foundations of bias, disparity and fairness
• Title（参考訳）: 偏見・格差・公平性の因果的基礎
• Authors: V. A. Traag, L. Waltman,
• Abstract要約: 偏見を不当な直接的な因果効果として定義することを提案する。 偏差をバイアスを含む直接的あるいは間接的な因果効果として定義することを提案する。 提案した定義は、より厳密で体系的な方法でバイアスと格差を研究するために使用することができる。
• 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: The study of biases, such as gender or racial biases, is an important topic in the social and behavioural sciences. However, the literature does not always clearly define the concept. Definitions of bias are often ambiguous or not provided at all. To study biases in a precise manner, it is important to have a well-defined concept of bias. We propose to define bias as a direct causal effect that is unjustified. We propose to define the closely related concept of disparity as a direct or indirect causal effect that includes a bias. Our proposed definitions can be used to study biases and disparities in a more rigorous and systematic way. We compare our definitions of bias and disparity with various criteria of fairness introduced in the artificial intelligence literature. In addition, we discuss how our definitions relate to discrimination. We illustrate our definitions of bias and disparity in two case studies, focusing on gender bias in science and racial bias in police shootings. Our proposed definitions aim to contribute to a better appreciation of the causal intricacies of studies of biases and disparities. We hope that this will also promote an improved understanding of the policy implications of such studies.
• Abstract（参考訳）: 性別や人種的偏見などの偏見の研究は、社会科学や行動科学において重要なトピックである。 しかし、この文献は必ずしもその概念を明確に定義しているわけではない。 バイアスの定義は曖昧であるか、まったく提供されないことが多い。 偏見を正確に研究するには、偏見の明確な概念を持つことが重要である。 偏見を不当な直接的な因果効果として定義することを提案する。 偏差という概念をバイアスを含む直接的あるいは間接的な因果効果として定義することを提案する。 提案した定義は、より厳密で体系的な方法でバイアスと格差を研究するために使用することができる。 我々は、偏見と格差の定義を、人工知能文学で導入された公平性の様々な基準と比較する。 さらに、我々の定義が差別とどのように関連しているかについても論じる。 我々は、科学における性別バイアスと警察射撃における人種バイアスに焦点を当てた2つのケーススタディにおいて、偏見と格差の定義を説明する。 提案した定義は、偏見と格差の研究の因果的複雑さのより良い評価に寄与することを目的としている。 また、こうした研究の政策への影響に関する理解を深めていくことを願っている。

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