論文の概要: Matched Pair Calibration for Ranking Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03775v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 15:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 14:44:00.128097
• Title: Matched Pair Calibration for Ranking Fairness
• Title（参考訳）: ランキングフェアネスのためのマッチングペア校正
• Authors: Hannah Korevaar, Chris McConnell, Edmund Tong, Erik Brinkman, Alana Shine, Misam Abbas, Blossom Metevier, Sam Corbett-Davies, Khalid El-Arini
• Abstract要約: マッチングペアキャリブレーションと呼ばれるスコアベースランキングシステムにおける公平性テストを提案する。 本稿では,2進分類設定からランク付けまで,キャリブレーションの公平さの直観を一般化する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.022446133565904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a test of fairness in score-based ranking systems called matched pair calibration. Our approach constructs a set of matched item pairs with minimal confounding differences between subgroups before computing an appropriate measure of ranking error over the set. The matching step ensures that we compare subgroup outcomes between identically scored items so that measured performance differences directly imply unfairness in subgroup-level exposures. We show how our approach generalizes the fairness intuitions of calibration from a binary classification setting to ranking and connect our approach to other proposals for ranking fairness measures. Moreover, our strategy shows how the logic of marginal outcome tests extends to cases where the analyst has access to model scores. Lastly, we provide an example of applying matched pair calibration to a real-word ranking data set to demonstrate its efficacy in detecting ranking bias.
• Abstract（参考訳）: マッチングペアキャリブレーションと呼ばれるスコアベースランキングシステムにおける公平性テストを提案する。 本手法は,集合上のランク付け誤差の適切な尺度を計算する前に,部分群間の差異を最小化するマッチングアイテムペアを構成する。 一致ステップにより、評価結果の差がサブグループレベルの露光において直接不公平であることを暗示する。 本手法は,二分分類設定からランク付けまでの校正の公平さ直観を一般化する方法を示し,公平度尺度の他の提案と結びつける。 さらに,提案手法は,分析者がモデルスコアにアクセス可能な場合に,限界結果テストの論理がどのように拡張されるかを示す。 最後に,実単語ランキングデータセットにマッチしたペアキャリブレーションを適用し,ランキングバイアスの検出に有効性を示す例を示す。

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