論文の概要: Procedural Fairness Through Decoupling Objectionable Data Generating Components

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14688v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 19:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-03 14:07:20.942436
• Title: Procedural Fairness Through Decoupling Objectionable Data Generating Components
• Title（参考訳）: 対象データ生成部品の分離による手続き的公正性
• Authors: Zeyu Tang, Jialu Wang, Yang Liu, Peter Spirtes, Kun Zhang
• Abstract要約: 我々は、しばしば見過ごされる、手続き上の不公平を装った問題を明らかにし、対処する。 ジョン・ロールズによる純粋手続き的正義の擁護に触発され、我々は自動意思決定を社会機関のマイクロコズムと見なしている。 本稿では,中立なデータ生成コンポーネントを分離するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.811009313137003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We reveal and address the frequently overlooked yet important issue of disguised procedural unfairness, namely, the potentially inadvertent alterations on the behavior of neutral (i.e., not problematic) aspects of data generating process, and/or the lack of procedural assurance of the greatest benefit of the least advantaged individuals. Inspired by John Rawls's advocacy for pure procedural justice, we view automated decision-making as a microcosm of social institutions, and consider how the data generating process itself can satisfy the requirements of procedural fairness. We propose a framework that decouples the objectionable data generating components from the neutral ones by utilizing reference points and the associated value instantiation rule. Our findings highlight the necessity of preventing disguised procedural unfairness, drawing attention not only to the objectionable data generating components that we aim to mitigate, but also more importantly, to the neutral components that we intend to keep unaffected.
• Abstract（参考訳）: 我々は,データ生成プロセスの中立的側面(すなわち,問題ではない)の行動に対する潜在的不注意な変更や,最下位の個人による最大利益の手続的保証の欠如といった,偽の手続き的不公平性がしばしば見過ごされ,しばしば見過ごされがちな問題を明らかにし,対処する。 ジョン・ロールズによる純粋手続き的正義の擁護に触発され、我々は自動意思決定を社会機関のマイクロコズムとみなし、データ生成プロセス自体が手続き的公正性の要件を満たすことができるかを考える。 本稿では、参照点と関連する値インスタンス化ルールを利用して、中立なデータ生成コンポーネントを分離するフレームワークを提案する。 本研究は,偽装した手続き不公平を防止することの必要性を浮き彫りにして,我々が緩和しようとする不利なデータ生成コンポーネントだけでなく,影響のない中立コンポーネントにも注意を向けるものである。

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