論文の概要: The Initial Screening Order Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15398v3
• Date: Wed, 24 Apr 2024 14:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-27 00:07:23.883319
• 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, Antonio Mastropietro, Salvatore Ruggieri,
• Abstract要約: 本研究は,従業員採用や大学入学など,候補検診プロセスにおける初期検診命令(ISO)の役割について検討する。 ISOは、スクリーニング者が候補プールを評価する順序を指す。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.105850916041952
• 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 employee hiring and academic admissions. The ISO refers to the order in which the screener evaluates the candidate pool. 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: the best-$k$, where the screener selects the $k$ best candidates, and the good-$k$, where the screener selects the $k$ first good-enough candidates. To study the impact of the ISO, we introduce a human-like screener and compare it to its algorithmic counterpart. The human-like screener is conceived to be inconsistent over time due to fatigue. Our analysis shows that the ISO, in particular, 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 the ISO. We report extensive simulated experiments exploring the parameters of the best-$k$ and good-$k$ problem formulations both for the 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）: 本研究は,従業員採用や大学入学など,候補検診プロセスにおける初期検診命令(ISO)の役割について検討する。 ISOは、スクリーニング者が候補プールを評価する順序を指す。 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。 問題の定式化は、$k$、$k$、$k$、$k$という2つを定義します。 ISOの影響を調べるため、人間のようなスクリーニングを導入し、アルゴリズムと比較する。 人型スクリーニング装置は、疲労により時間の経過とともに不整合であると考えられる。 分析の結果、ISOは、特に人間のようなスクリーニングの下では、ミーティンググループレベルの公正さにもかかわらず、個人の公正さを妨げていることがわかった。 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。 我々は,アルゴリズムと人型スクリーニングの両方において,ベスト$k$とグッド$k$の問題定式化のパラメータを探索する広範囲なシミュレーション実験を報告する。 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実世界の候補者スクリーニング問題によって動機付けられている。

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