論文の概要: Endogenous Macrodynamics in Algorithmic Recourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08187v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 07:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 14:35:02.058760
• Title: Endogenous Macrodynamics in Algorithmic Recourse
• Title（参考訳）: アルゴリズムにおける内因性マクロ力学
• Authors: Patrick Altmeyer, Giovan Angela, Aleksander Buszydlik, Karol Dobiczek, Arie van Deursen, Cynthia C. S. Liem
• Abstract要約: 対実説明(CE)とアルゴリズム・リコース(AR)に関する既存の研究は、静的環境における個人に主に焦点を当ててきた。 既存の方法論の多くは、一般化されたフレームワークによってまとめて記述できることを示す。 次に、既存のフレームワークは、グループレベルでの言論の内在的ダイナミクスを研究する際にのみ明らかとなるような、隠された対外的関係のコストを考慮に入れていないと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.87956177581998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing work on Counterfactual Explanations (CE) and Algorithmic Recourse (AR) has largely focused on single individuals in a static environment: given some estimated model, the goal is to find valid counterfactuals for an individual instance that fulfill various desiderata. The ability of such counterfactuals to handle dynamics like data and model drift remains a largely unexplored research challenge. There has also been surprisingly little work on the related question of how the actual implementation of recourse by one individual may affect other individuals. Through this work, we aim to close that gap. We first show that many of the existing methodologies can be collectively described by a generalized framework. We then argue that the existing framework does not account for a hidden external cost of recourse, that only reveals itself when studying the endogenous dynamics of recourse at the group level. Through simulation experiments involving various state-of the-art counterfactual generators and several benchmark datasets, we generate large numbers of counterfactuals and study the resulting domain and model shifts. We find that the induced shifts are substantial enough to likely impede the applicability of Algorithmic Recourse in some situations. Fortunately, we find various strategies to mitigate these concerns. Our simulation framework for studying recourse dynamics is fast and opensourced.
• Abstract（参考訳）: 既存のCE(Counterfactual Explanations)とAR(Progentic Recourse)の研究は、静的環境における個々の個人に焦点を当てている。 このような反事実がデータやモデルドリフトのようなダイナミクスを扱う能力は、ほとんど未解決の研究課題である。 また、ある個人による会話の実践が他の個人にどのように影響するかという、関連する問題に関する驚くべき研究はほとんど行われていない。 この作業を通じて、私たちはそのギャップを埋めることを目指しています。 まず,既存の方法論の多くは一般化されたフレームワークによって総称的に記述できることを示す。 そして、既存のフレームワークはリコースの隠れた外部コストを考慮せず、グループレベルでリコースの内在的なダイナミクスを研究する場合にのみ自己を明かす、と主張する。 様々な最先端の反ファクト生成装置とベンチマークデータセットを含むシミュレーション実験により、多数の反ファクト生成を行い、結果のドメインおよびモデルシフトを研究する。 帰納的シフトは,いくつかの状況においてアルゴリズム・リコースの適用性を阻害するおそれがある。 幸いにも、これらの懸念を軽減するためのさまざまな戦略を見つけています。 リコースダイナミクスを研究するためのシミュレーションフレームワークは高速でオープンソースです。

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