論文の概要: Enhancing Fairness in AI-based Travel Demand Forecasting Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01692v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 03:16:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 16:21:12.076871
• Title: Enhancing Fairness in AI-based Travel Demand Forecasting Models
• Title（参考訳）: AIに基づく旅行需要予測モデルにおける公正性向上
• Authors: Xiaojian Zhang, Qian Ke, Xilei Zhao
• Abstract要約: 本研究では,公正な旅行需要予測モデルを開発するための新しい手法を提案する。 我々は、旅行需要予測モデルの損失関数に対する予測精度と人種や収入などの保護属性との相関関係を公平性正規化用語として含んでいる。 シカゴの実際のライドソーシングトリップデータを用いて実証分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.104960878651584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) and machine learning have been increasingly adopted for forecasting real-time travel demand. These AI-based travel demand forecasting models, though generate highly-accurate predictions, may produce prediction biases and thus raise fairness issues. Using such models for decision-making, we may develop transportation policies that could exacerbate social inequalities. However, limited studies have been focused on addressing the fairness issues of AI-based travel demand forecasting models. Therefore, in this study, we propose a novel methodology to develop fairness-aware travel demand forecasting models, which are highly accurate and fair. Specifically, we add a fairness regularization term, i.e., the correlation between prediction accuracy and the protected attribute such as race or income, into the loss function of the travel demand forecasting model. We include an interactive weight coefficient to both accuracy loss term and fairness loss term. The travel demand forecasting models can thus simultaneously account for prediction accuracy and fairness. An empirical analysis is conducted using real-world ridesourcing-trip data in Chicago. Results show that our proposed methodology effectively addresses the accuracy-fairness trade-off. It can significantly enhance fairness for multiple protected attributes (i.e., race, education, age and income) by only sacrificing a small accuracy drop. This study provides transportation professionals a new type of decision-support tool to achieve fair and accurate travel demand forecasting.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習は、リアルタイムの旅行需要を予測するためにますます採用されている。 これらのAIベースの旅行需要予測モデルは、高精度な予測を生成するが、予測バイアスを生成し、公平性の問題を引き起こす可能性がある。 このようなモデルを意思決定に利用することで、社会的不平等を悪化させる可能性のある輸送政策を開発することができる。 しかし、AIベースの旅行需要予測モデルの公平性問題に対処する研究は限られている。 そこで本研究では,高度に正確かつ公平な旅行需要予測モデルを構築するための新しい手法を提案する。 具体的には、旅行需要予測モデルの損失関数に、予測精度と人種や収入などの保護属性との相関関係を公平性正規化項に追加する。 精度損失項と公正損失項の両方に対してインタラクティブな重み係数を含む。 これにより、旅行需要予測モデルが予測精度と公平性を同時に考慮することができる。 シカゴで実世界のライドソーシングデータを用いて実証分析を行う。 その結果,提案手法は正確さのトレードオフを効果的に解決できることがわかった。 複数の保護属性(例えば、人種、教育、年齢、収入)に対して、わずかな精度低下を犠牲にするだけで、公平性を著しく向上させることができる。 本研究は,交通機関の専門家に対して,公正かつ正確な旅行需要予測を実現するための新しいタイプの意思決定支援ツールを提供する。

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