論文の概要: DSAP: Analyzing Bias Through Demographic Comparison of Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14626v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 11:51:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 15:17:22.647682
• Title: DSAP: Analyzing Bias Through Demographic Comparison of Datasets
• Title（参考訳）: DSAP:データセットのデモグラフィック比較によるバイアスの分析
• Authors: Iris Dominguez-Catena, Daniel Paternain, Mikel Galar
• Abstract要約: DSAP(Demographic similarity from Auxiliary Profiles)は、2つのデータセットの人口構成を比較するための2段階の手法である。 DSAPは3つの主要なアプリケーションにデプロイすることができる。データセット間での人口統計学的盲点とバイアスの問題の検出と特徴付け、単一のデータセットにおけるデータセットの人口統計学的バイアスの測定、デプロイメントシナリオにおけるデータセットの人口統計学的シフトの測定である。 DSAPの重要な特徴は、明示的な人口統計ラベルなしでデータセットを堅牢に分析し、広範囲の状況に対してシンプルで解釈可能な機能を提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8741052091630985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the last few years, Artificial Intelligence systems have become increasingly widespread. Unfortunately, these systems can share many biases with human decision-making, including demographic biases. Often, these biases can be traced back to the data used for training, where large uncurated datasets have become the norm. Despite our knowledge of these biases, we still lack general tools to detect and quantify them, as well as to compare the biases in different datasets. Thus, in this work, we propose DSAP (Demographic Similarity from Auxiliary Profiles), a two-step methodology for comparing the demographic composition of two datasets. DSAP can be deployed in three key applications: to detect and characterize demographic blind spots and bias issues across datasets, to measure dataset demographic bias in single datasets, and to measure dataset demographic shift in deployment scenarios. An essential feature of DSAP is its ability to robustly analyze datasets without explicit demographic labels, offering simplicity and interpretability for a wide range of situations. To show the usefulness of the proposed methodology, we consider the Facial Expression Recognition task, where demographic bias has previously been found. The three applications are studied over a set of twenty datasets with varying properties. The code is available at https://github.com/irisdominguez/DSAP.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、人工知能システムはますます普及している。 残念ながら、これらのシステムは人口統計バイアスを含む人間の意思決定と多くのバイアスを共有することができる。 多くの場合、これらのバイアスはトレーニングに使用されるデータまで遡ることができる。 これらのバイアスに関する私たちの知識にもかかわらず、さまざまなデータセットのバイアスを比較するだけでなく、それらのバイアスを検出して定量化するための一般的なツールがありません。 そこで本研究では,2つのデータセットの人口構成を比較する2段階の手法であるdsap(demographic similarity from auxiliary profile)を提案する。 dsapは、3つの主要なアプリケーションにデプロイできる: データセットをまたがる人口統計学的盲点とバイアス問題を検出し、特徴付けし、単一のデータセットにおけるデータセットの人口統計バイアスを計測し、デプロイシナリオにおけるデータセットの人口統計学的シフトを計測する。 DSAPの重要な特徴は、明示的な人口統計ラベルなしでデータセットを堅牢に分析し、広範囲の状況に対してシンプルで解釈可能な機能を提供することである。 提案手法の有用性を示すために,これまで人口統計学的偏見がみつかっていた表情認識タスクについて検討する。 3つのアプリケーションは、異なる特性を持つ20のデータセットのセットで研究される。 コードはhttps://github.com/irisdominguez/dsapで入手できる。

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