論文の概要: Estimating Racial Disparities When Race is Not Observed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02580v1
• Date: Sun, 5 Mar 2023 04:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 18:53:34.751444
• Title: Estimating Racial Disparities When Race is Not Observed
• Title（参考訳）: レースが観測されない場合の人種格差の推定
• Authors: Cory McCartan, Jacob Goldin, Daniel E. Ho, Kosuke Imai
• Abstract要約: 医療、金融サービス、投票、その他の文脈における人種格差の推定は、行政記録における個人レベルの人種情報の欠如によってしばしば妨げられる。 BISGは、個々の名前とアドレスと国勢調査データを組み合わせて人種を予測する。 BISGはよく分類された人種的予測を生み出す傾向にあるが、その残差はしばしば関心の結果と相関している。 本稿では,このバイアスを補正する代替の識別戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4418363806859886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The estimation of racial disparities in health care, financial services, voting, and other contexts is often hampered by the lack of individual-level racial information in administrative records. In many cases, the law prohibits the collection of such information to prevent direct racial discrimination. As a result, many analysts have adopted Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG), which combines individual names and addresses with the Census data to predict race. Although BISG tends to produce well-calibrated racial predictions, its residuals are often correlated with the outcomes of interest, yielding biased estimates of racial disparities. We propose an alternative identification strategy that corrects this bias. The proposed strategy is applicable whenever one's surname is conditionally independent of the outcome given their (unobserved) race, residence location, and other observed characteristics. Leveraging this identification strategy, we introduce a new class of models, Bayesian Instrumental Regression for Disparity Estimation (BIRDiE), that estimate racial disparities by using surnames as a high-dimensional instrumental variable for race. Our estimation method is scalable, making it possible to analyze large-scale administrative data. We also show how to address potential violations of the key identification assumptions. A validation study based on the North Carolina voter file shows that BIRDiE reduces error by up to 84% in comparison to the standard approaches for estimating racial differences in party registration. Open-source software is available which implements the proposed methodology.
• Abstract（参考訳）: 医療、金融サービス、投票、その他の状況における人種格差の推定は、行政記録における個人レベルの人種情報の欠如によってしばしば妨げられる。 多くの場合、この法律はそのような情報の収集を禁止し、直接の人種差別を防ぐ。 その結果、多くのアナリストは、個人の名前と住所と国勢調査データを組み合わせて人種を予測するベイジアン改良版ジオコーディング(bisg)を採用した。 BISGはよく分類された人種予測を生成する傾向にあるが、その残差はしばしば利害関係の結果と相関し、人種格差のバイアスのある推定結果をもたらす。 このバイアスを補正する代替の識別戦略を提案する。 提案された戦略は、(観察されていない)人種、居住地、その他の観察された特徴が与えられた結果から苗字が条件的に独立している場合に適用できる。 この識別戦略を活用することで、人種間の格差を高次元の尺度変数として用いて推定する新しいモデル、ベイジアン・インストゥルメンタル・レグレッション・フォー・ディスパリティ・アセスメント(BIRDiE)を導入する。 提案手法はスケーラブルであり,大規模管理データの解析が可能となる。 また、鍵識別仮定の潜在的な違反に対処する方法を示す。 ノースカロライナの有権者ファイルに基づく検証調査では、BIRDiEは党登録における人種差を推定するための標準的なアプローチと比較してエラーを最大84%削減している。 提案手法を実装したオープンソースソフトウェアが利用可能である。

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