論文の概要: Investigating Bias with a Synthetic Data Generator: Empirical Evidence and Philosophical Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05889v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 11:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:05:04.395010
• Title: Investigating Bias with a Synthetic Data Generator: Empirical Evidence and Philosophical Interpretation
• Title（参考訳）: 合成データジェネレータによるバイアスの調査--実証的エビデンスと哲学的解釈
• Authors: Alessandro Castelnovo, Riccardo Crupi, Nicole Inverardi, Daniele Regoli, Andrea Cosentini
• Abstract要約: 機械学習の応用は、私たちの社会でますます広まりつつある。 リスクは、データに埋め込まれたバイアスを体系的に広めることである。 本稿では,特定の種類のバイアスとその組み合わせで合成データを生成するフレームワークを導入することにより,バイアスを分析することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.64736150040093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning applications are becoming increasingly pervasive in our society. Since these decision-making systems rely on data-driven learning, risk is that they will systematically spread the bias embedded in data. In this paper, we propose to analyze biases by introducing a framework for generating synthetic data with specific types of bias and their combinations. We delve into the nature of these biases discussing their relationship to moral and justice frameworks. Finally, we exploit our proposed synthetic data generator to perform experiments on different scenarios, with various bias combinations. We thus analyze the impact of biases on performance and fairness metrics both in non-mitigated and mitigated machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の応用は、私たちの社会でますます広まりつつある。 これらの意思決定システムはデータ駆動学習に依存しているため、データに埋め込まれたバイアスを体系的に分散するリスクがある。 本稿では,特定の種類のバイアスとそれらの組み合わせを持つ合成データを生成する枠組みを導入することにより,バイアスの分析を行う。 道徳と正義の枠組みとの関係を議論するこれらのバイアスの性質を掘り下げる。 最後に,提案する合成データ生成装置を用いて,様々なバイアスの組み合わせを用いて異なるシナリオで実験を行う。 これにより、非緩和機械学習モデルと緩和機械学習モデルの両方において、バイアスがパフォーマンスおよび公正度指標に与える影響を分析する。

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