論文の概要: Counterpart Fairness -- Addressing Systematic between-group Differences in Fairness Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18160v1
• Date: Mon, 29 May 2023 15:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 14:32:17.949661
• Title: Counterpart Fairness -- Addressing Systematic between-group Differences in Fairness Evaluation
• Title（参考訳）: 対向フェアネス --フェアネス評価におけるグループ間の系統的差異に対処する
• Authors: Yifei Wang, Zhengyang Zhou, Liqin Wang, John Laurentiev, Peter Hou, Li Zhou, Pengyu Hong
• Abstract要約: フェアネス評価が「オレンジ」と「アプルズ」とを比較することを防止する。 本稿では,機械学習モデルの公正度を評価するために,対向型統計公正度指数(Counterpart-Fairness,CFair)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.829898647804193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: When using machine learning (ML) to aid decision-making, it is critical to ensure that an algorithmic decision is fair, i.e., it does not discriminate against specific individuals/groups, particularly those from underprivileged populations. Existing group fairness methods require equal group-wise measures, which however fails to consider systematic between-group differences. The confounding factors, which are non-sensitive variables but manifest systematic differences, can significantly affect fairness evaluation. To mitigate this problem, we believe that a fairness measurement should be based on the comparison between counterparts (i.e., individuals who are similar to each other with respect to the task of interest) from different groups, whose group identities cannot be distinguished algorithmically by exploring confounding factors. We have developed a propensity-score-based method for identifying counterparts, which prevents fairness evaluation from comparing "oranges" with "apples". In addition, we propose a counterpart-based statistical fairness index, termed Counterpart-Fairness (CFair), to assess fairness of ML models. Empirical studies on the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV database were conducted to validate the effectiveness of CFair. We publish our code at \url{https://github.com/zhengyjo/CFair}.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)を使用して意思決定を支援する場合、アルゴリズムによる決定が公平であることを保証することが重要である。 既存のグループフェアネス法は、同じグループ単位の測度を必要とするが、体系的なグループ間差を考慮できない。 非感受性変数であるが系統的差異を呈する結合因子はフェアネス評価に有意な影響を及ぼす。 この問題を緩和するために、フェアネス測定は、集団の同一性が結合要因を探索することによってアルゴリズム的に区別できない異なるグループ(すなわち、興味のあるタスクに関して互いに類似している個人)の比較に基づいて行うべきであると信じている。 本手法は,「オレンジ」と「アプルズ」を比較することによるフェアネス評価の防止を目的としている。 さらに,MLモデルの妥当性を評価するために,CFair(Counterpart-Fairness)と呼ばれる統計的公正度指数を提案する。 cfairの有効性を検証するために,集中治療のための医療情報マート(mimic-ivデータベース)に関する実証研究を行った。 コードは \url{https://github.com/zhengyjo/cfair} で公開します。

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