論文の概要: The Initial Screening Order Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15398v2
• Date: Wed, 24 Jan 2024 11:33:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 17:42:53.494020
• Title: The Initial Screening Order Problem
• Title（参考訳）: 初期スクリーニング順序問題
• Authors: Jose M. Alvarez and Antonio Mastropietro and Salvatore Ruggieri
• Abstract要約: 本研究は,採用や学術的受験などの候補検診プロセスにおける初期検診順序(ISO)の役割について検討する。 我々は2つの問題定式化を定義する: best-k$, where the screener choose the best candidate, good-k$, where the screener choose the first $k$ good-enough candidate。 分析の結果, グループレベルのフェアネスにもかかわらず, 人型スクリーニングの下のISOは個人のフェアネスを妨げていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.596961524387233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the role of the initial screening order (ISO) in candidate screening processes, such as hiring and academic admissions. ISO refers to the order in which the screener sorts the candidate pool before the evaluation. It has been largely overlooked in the literature, despite its potential impact on the optimality and fairness of the chosen set, especially under a human screener. We define two problem formulations: best-$k$, where the screener chooses the $k$ best candidates, and good-$k$, where the screener chooses the first $k$ good-enough candidates. To study the impact of ISO, we introduce a human-like screener and compare to its algorithmic counterpart. The human-like screener is conceived to be inconsistent over time due to fatigue. Our analysis shows that the ISO under a human-like screener hinders individual fairness despite meeting group level fairness. This is due to the position bias, where a candidate's evaluation is affected by its position within ISO. We report extensive simulated experiments exploring the parameters of the problem formulations both for algorithmic and human-like screeners. This work is motivated by a real world candidate screening problem studied in collaboration with a large European company.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,採用や学業入試等の候補者スクリーニングプロセスにおける初期スクリーニング命令(iso)の役割について検討する。 ISOは、審査者が評価の前に候補プールをソートする順序を指す。 文学では、選択されたセットの最適性と公正性、特にヒトスクリーニングの下での潜在的影響にもかかわらず、ほとんど見過ごされている。 我々は2つの問題定式化を定義する: best-k$, the screener choose the $k$ best candidate, and good-k$, where the screener choose the first $k$ good-enough candidate。 ISO の影響を調べるため,人間ライクなスクリーニングを導入し,アルゴリズムとの比較を行った。 人間のようなスクリーンは、疲労のために時間とともに一貫性がないと考えられている。 分析の結果, グループレベルのフェアネスにもかかわらず, 人型スクリーニングの下のISOは個人のフェアネスを妨げることがわかった。 これは、候補の評価がISO内の位置によって影響を受ける位置バイアスによるものである。 本報告では,問題定式化のパラメータを探索するシミュレーション実験について報告する。 この研究は、ヨーロッパの大企業と共同で研究されている現実世界の候補スクリーニング問題に動機づけられている。

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