Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fair Ranking under Disparate Uncertainty

論文の概要: Fair Ranking under Disparate Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01610v2
Date: Tue, 20 Feb 2024 20:52:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-22 20:43:37.591145
Title: Fair Ranking under Disparate Uncertainty
Title（参考訳）: 不確かさによる公正なランク付け
Authors: Richa Rastogi, Thorsten Joachims
Abstract要約: ランク付けのための新しい公正基準として平等ランク付け(EOR)を提案する。 EORは、異なる不確実性が存在する場合でも、関連する選択肢の中でグループワイズフェア宝くじに対応している。比例ルーニー規則制約のような肯定的な行動介入とは対照的に、EORは不利な群の指定を必要としない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.826808256840703
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Ranking is a ubiquitous method for focusing the attention of human evaluators on a manageable subset of options. Its use as part of human decision-making processes ranges from surfacing potentially relevant products on an e-commerce site to prioritizing college applications for human review. While ranking can make human evaluation more effective by focusing attention on the most promising options, we argue that it can introduce unfairness if the uncertainty of the underlying relevance model differs between groups of options. Unfortunately, such disparity in uncertainty appears widespread, often to the detriment of minority groups for which relevance estimates can have higher uncertainty due to a lack of data or appropriate features. To address this fairness issue, we propose Equal-Opportunity Ranking (EOR) as a new fairness criterion for ranking and show that it corresponds to a group-wise fair lottery among the relevant options even in the presence of disparate uncertainty. Furthermore, EOR optimizes for an even cost burden on all groups, unlike the conventional Probability Ranking Principle. In contrast to affirmative action interventions like proportional Rooney rule constraints, EOR does not require the designation of a disadvantaged group. To make EOR ranking practical, we present an efficient algorithm for computing it in time $O(n \log(n))$ and prove its close approximation guarantee to the globally optimal solution. In a comprehensive empirical evaluation on synthetic data, a US Census dataset, and a real-world audit of Amazon search queries, we find that the algorithm reliably guarantees EOR fairness while providing effective rankings.
Abstract（参考訳）: ランキングは、人間の評価者の注意をオプションの管理可能なサブセットに集中させるユビキタスな方法である。人間の意思決定プロセスの一部としての利用は、電子商取引サイトで潜在的に関連のある商品の紹介から、大学のヒューマンレビューアプリケーションへの優先順位付けまで多岐にわたる。ランキングは、最も有望な選択肢に注意を向けることで、人間の評価をより効果的にすることができるが、基礎となる関連モデルの不確実性が選択肢群間で異なる場合、不公平性を導入することができると論じる。残念なことに、このような不確実性の相違は広く見られ、データや適切な特徴の欠如により、関連性推定がより不確実性を持つ可能性があるマイノリティグループを損なうことが多い。この公平性問題に対処するために, ランク付けの新しい公平性基準として, 等質的ランク付け (eor) を提案し, 異質な不確実性が存在する場合でも, 関連する選択肢の集団別フェア抽選に対応することを示す。さらに、EORは従来の確率ランキング原則とは異なり、すべてのグループに対してさらにコスト負担を最適化する。比例ルーニー規則制約のような肯定的な行動介入とは対照的に、EORは不利な群の指定を必要としない。 EORランキングを実用的なものにするために、時間$O(n \log(n))$で計算する効率的なアルゴリズムを提案し、地球規模の最適解に対する近似を保証する。合成データ、米国国勢調査データセット、およびAmazon検索クエリの実世界監査に関する総合的な実証的評価において、このアルゴリズムは効果的なランキングを提供しながら、EOR公正性を確実に保証する。

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