Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Initial Screening Order Problem

論文の概要: The Initial Screening Order Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15398v5
Date: Thu, 02 Jan 2025 10:02:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-03 14:35:25.371814
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: 候補検定における初期検定順序(ISO)の役割について検討する。 ISOは、$k$の候補を選択する際に、スクリーニング者が候補プールを検索する順序を指す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.105850916041952
License:
Abstract: We investigate the role of the initial screening order (ISO) in candidate screening. The ISO refers to the order in which the screener searches the candidate pool when selecting $k$ candidates. Today, it is common for the ISO to be the product of an information access system, such as an online platform or a database query. The ISO has been largely overlooked in the literature, despite its impact on the optimality and fairness of the selected $k$ candidates, especially under a human screener. We define two problem formulations describing the search behavior of the screener given an ISO: the best-$k$, where it selects the top $k$ candidates; and the good-$k$, where it selects the first good-enough $k$ candidates. To study the impact of the ISO, we introduce a human-like screener and compare it to its algorithmic counterpart, where the human-like screener is conceived to be inconsistent over time. Our analysis, in particular, shows that the ISO, under a human-like screener solving for the good-$k$ problem, hinders individual fairness despite meeting group fairness, and hampers the optimality of the selected $k$ candidates. This is due to 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-$k$ problems for both screeners. Our simulation framework is flexible enough to account for multiple candidate screening tasks, being an alternative to running real-world procedures.
Abstract（参考訳）: 候補検定における初期検定順序(ISO)の役割について検討する。 ISOは、$k$の候補を選択する際に、スクリーニング者が候補プールを検索する順序を指す。今日では、ISOがオンラインプラットフォームやデータベースクエリのような情報アクセスシステムの製品であるのが一般的である。 ISOは、選択された$k$候補の最適性と公正性、特にヒトスクリーニングの下での影響にもかかわらず、文献で見落とされてきた。我々は、ISO が与えられたスクリーニングの検索動作を記述する2つの問題定式化を定義する。ベスト$k$、ベスト$k$、グッド$k$、ベスト$k$。 ISOの影響を研究するため、人間のようなスクリーニングを導入し、アルゴリズムによるスクリーニングと比較する。特に我々の分析では、ISOは、良い$kの問題を解決するための人間のようなスクリーニングの下で、ミーティンググループフェアネスにもかかわらず個人のフェアネスを阻害し、選択した$kの候補者の最適性を損なう。これは、候補の評価がISO内の位置に影響される位置バイアスによるものである。本報告では, 両スクリーニングにおいて, 最良のk$とよいk$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について報告する。我々のシミュレーションフレームワークは、複数の候補スクリーニングタスクを考慮に入れられるほど柔軟であり、現実のプロシージャの代替となる。

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