論文の概要: Fairness in Contextual Resource Allocation Systems: Metrics and Incompatibility Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01725v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 02:30:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 19:04:39.640756
• Title: Fairness in Contextual Resource Allocation Systems: Metrics and Incompatibility Results
• Title（参考訳）: 文脈資源配分システムの公正性:メトリクスと非互換性
• Authors: Nathanael Jo, Bill Tang, Kathryn Dullerud, Sina Aghaei, Eric Rice, Phebe Vayanos
• Abstract要約: 本研究は、住宅を提供するホームレスサービスなど、基本的なニーズを満たすため、不足する資源を割り当てるシステムについて研究する。 これらの制度は、しばしば、体系的な人種、性別、その他の不正によって不当に影響を受けるコミュニティをサポートする。 本稿では,機械学習における公平度指標に触発された文脈的資源配分システムにおける公平性を評価するためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.705334602362225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study critical systems that allocate scarce resources to satisfy basic needs, such as homeless services that provide housing. These systems often support communities disproportionately affected by systemic racial, gender, or other injustices, so it is crucial to design these systems with fairness considerations in mind. To address this problem, we propose a framework for evaluating fairness in contextual resource allocation systems that is inspired by fairness metrics in machine learning. This framework can be applied to evaluate the fairness properties of a historical policy, as well as to impose constraints in the design of new (counterfactual) allocation policies. Our work culminates with a set of incompatibility results that investigate the interplay between the different fairness metrics we propose. Notably, we demonstrate that: 1) fairness in allocation and fairness in outcomes are usually incompatible; 2) policies that prioritize based on a vulnerability score will usually result in unequal outcomes across groups, even if the score is perfectly calibrated; 3) policies using contextual information beyond what is needed to characterize baseline risk and treatment effects can be fairer in their outcomes than those using just baseline risk and treatment effects; and 4) policies using group status in addition to baseline risk and treatment effects are as fair as possible given all available information. Our framework can help guide the discussion among stakeholders in deciding which fairness metrics to impose when allocating scarce resources.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、住宅を提供するホームレスサービスなど、基本的なニーズを満たすために不足資源を割り当てるクリティカルシステムについて研究する。 これらのシステムは、しばしば体系的な人種、性別、その他の不正によって不釣り合いに影響を受けるコミュニティをサポートするため、公平性を念頭に置いてこれらのシステムを設計することが不可欠である。 そこで本研究では,機械学習における公平度メトリクスに触発されたコンテキスト資源割当システムの公平性を評価するフレームワークを提案する。 この枠組みは、歴史政策の公正性の評価や、新しい(非現実的な)アロケーションポリシーの設計に制約を加えるために適用することができる。 我々の研究は、我々が提案する異なる公平度メトリクス間の相互作用を研究する一連の非互換性の結果で締めくくられる。 特に、私たちはこう示しています。 1) 配当の公平性及び結果の公正性は,通常,相容れない。 2 脆弱性スコアに基づいて優先するポリシーは、たとえスコアが完全に校正されているとしても、通常、グループ間で不平等な結果をもたらす。 3)基準リスクと治療効果を特徴付けるために必要となる以上の文脈情報を用いた政策は、基準リスクと治療効果のみを使用する政策よりも結果が公平である。 4) 基本リスク及び治療効果に加えて,グループステータスを使用するポリシーは,利用可能なすべての情報から可能な限り公平である。 私たちのフレームワークは、不足するリソースを割り当てるときに課すべき公平度メトリクスを決定する上で、ステークホルダ間の議論をガイドするのに役立ちます。

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