論文の概要: Algorithmic Fairness and Color-blind Racism: Navigating the Intersection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07778v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 16:43:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 13:45:49.148980
- Title: Algorithmic Fairness and Color-blind Racism: Navigating the Intersection
- Title（参考訳）: アルゴリズムフェアネスとカラーブラインド・ラシズム--交差点を案内する
- Authors: Jamelle Watson-Daniels
- Abstract要約: アルゴリズム的公正に関する多くの研究の流れがこの交差点で関心から生まれた。
人種的偏見の事例に動機づけられたものの、アルゴリズム的公正性の研究はほとんど人種差別に関する学問から切り離されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6317061277457001
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Our focus lies at the intersection between two broader research perspectives:
(1) the scientific study of algorithms and (2) the scholarship on race and
racism. Many streams of research related to algorithmic fairness have been born
out of interest at this intersection. We think about this intersection as the
product of work derived from both sides. From (1) algorithms to (2) racism, the
starting place might be an algorithmic question or method connected to a
conceptualization of racism. On the other hand, from (2) racism to (1)
algorithms, the starting place could be recognizing a setting where a legacy of
racism is known to persist and drawing connections between that legacy and the
introduction of algorithms into this setting. In either direction, meaningful
disconnection can occur when conducting research at the intersection of racism
and algorithms. The present paper urges collective reflection on research
directions at this intersection. Despite being primarily motivated by instances
of racial bias, research in algorithmic fairness remains mostly disconnected
from scholarship on racism. In particular, there has not been an examination
connecting algorithmic fairness discussions directly to the ideology of
color-blind racism; we aim to fill this gap. We begin with a review of an
essential account of color-blind racism then we review racial discourse within
algorithmic fairness research and underline significant patterns, shifts and
disconnects. Ultimately, we argue that researchers can improve the navigation
of the landscape at the intersection by recognizing ideological shifts as such
and iteratively re-orienting towards maintaining meaningful connections across
interdisciplinary lines.
- Abstract（参考訳）: 我々の焦点は、(1)アルゴリズムの科学的研究、(2)人種と人種差別に関する学問の2つの研究視点の交差にある。
アルゴリズム的公正に関する多くの研究の流れがこの交差点で関心から生まれた。
私たちはこの交差点を、両側から派生した仕事の産物と考える。
1)アルゴリズムから(2)人種差別まで、開始地は人種差別の概念化に結びつくアルゴリズム的な問題や方法かもしれない。
一方,(2)の人種差別から(1)のアルゴリズムに至るまで,人種差別の遺産が存続していることや,その遺産とアルゴリズムの導入とのつながりをこの設定に描き出すような設定を,出発点として認識することができる。
どちらの方向でも、人種差別とアルゴリズムの交差点で研究を行う際に有意義な解離が起こる。
本稿では,この交差点における研究方向の集合的反映を促す。
主に人種バイアスの事例に動機づけられているにもかかわらず、アルゴリズム的公平性の研究は、人種差別に関する奨学金からほとんど切り離されている。
特に、色盲人種差別のイデオロギーに直接アルゴリズム的公平性議論を結びつける検討は行われておらず、このギャップを埋めようとしている。
まず、色盲人種差別に関する本質的な説明をレビューし、アルゴリズム的公平性研究における人種的言説をレビューし、重要なパターン、シフト、切り離しを強調する。
究極的には、研究者は、イデオロギー的な変化を認識し、学際線間の有意義な接続を維持するために反復的に方向転換することで、交差点での景観のナビゲーションを改善することができると主張する。
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