論文の概要: ACROCPoLis: A Descriptive Framework for Making Sense of Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11217v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 21:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 07:47:53.218740
• Title: ACROCPoLis: A Descriptive Framework for Making Sense of Fairness
• Title（参考訳）: ACROCPoLis: 公正さの感覚を作るための記述型フレームワーク
• Authors: Andrea Aler Tubella, Dimitri Coelho Mollo, Adam Dahlgren Lindstr\"om, Hannah Devinney, Virginia Dignum, Petter Ericson, Anna Jonsson, Timotheus Kampik, Tom Lenaerts, Julian Alfredo Mendez, Juan Carlos Nieves
• Abstract要約: 本研究では,アロケーションプロセスを表現するためのACROCPoLisフレームワークを提案する。 このフレームワークは、異なる状況や手順に対する公平性評価に関連する要因を明示する共有語彙を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4686347616068005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fairness is central to the ethical and responsible development and use of AI systems, with a large number of frameworks and formal notions of algorithmic fairness being available. However, many of the fairness solutions proposed revolve around technical considerations and not the needs of and consequences for the most impacted communities. We therefore want to take the focus away from definitions and allow for the inclusion of societal and relational aspects to represent how the effects of AI systems impact and are experienced by individuals and social groups. In this paper, we do this by means of proposing the ACROCPoLis framework to represent allocation processes with a modeling emphasis on fairness aspects. The framework provides a shared vocabulary in which the factors relevant to fairness assessments for different situations and procedures are made explicit, as well as their interrelationships. This enables us to compare analogous situations, to highlight the differences in dissimilar situations, and to capture differing interpretations of the same situation by different stakeholders.
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