Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Impact of Equal Opportunity on Statistical Discrimination

論文の概要: The Impact of Equal Opportunity on Statistical Discrimination

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04585v1
Date: Fri, 6 Oct 2023 20:57:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 17:31:07.197192
Title: The Impact of Equal Opportunity on Statistical Discrimination
Title（参考訳）: 平等な機会が統計的差別に及ぼす影響
Authors: John Y. Zhu
Abstract要約: 契約可能な信念は、企業がグループ間で真の正の利率を等しくする決定ポリシーを選択することを要求できるようにする。これにより、規制機関のツールキットは、肯定的な行動のような信念のない規制を越えて拡張される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: I modify the canonical statistical discrimination model of Coate and Loury (1993) by assuming the firm's belief about an individual's unobserved class is machine learning-generated and, therefore, contractible. This expands the toolkit of a regulator beyond belief-free regulations like affirmative action. Contractible beliefs make it feasible to require the firm to select a decision policy that equalizes true positive rates across groups -- what the algorithmic fairness literature calls equal opportunity. While affirmative action does not necessarily end statistical discrimination, I show that imposing equal opportunity does.
Abstract（参考訳）: 私は、Coate and Loury(1993)の標準統計識別モデルを変更し、個人の未観測クラスに対する会社の信念が機械学習によって生成され、従って契約可能であると仮定する。これにより、肯定的な行動のような信念のない規制を超えて、レギュレータのツールキットを広げる。契約可能な信念は、アルゴリズム的公正性文学が「平等機会」と呼ぶ、グループ間で真の正の利率を等しくする決定ポリシーを選択することを、企業が要求することを容易にする。肯定的な行動は必ずしも統計的差別を終わらせるわけではないが、私は平等な機会を与えることが示している。

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