論文の概要: Longitudinal Counterfactuals: Constraints and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00105v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 20:17:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 19:04:30.880038
• Title: Longitudinal Counterfactuals: Constraints and Opportunities
• Title（参考訳）: 縦断的カウンターファクト:制約と機会
• Authors: Alexander Asemota and Giles Hooker
• Abstract要約: 本稿では,反ファクトの妥当性を評価・改善するために,縦断データを用いた手法を提案する。 本研究では, 縦差と反実差を比較する指標を開発し, 先行観測した変化と反実差の類似性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.11233767208572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual explanations are a common approach to providing recourse to data subjects. However, current methodology can produce counterfactuals that cannot be achieved by the subject, making the use of counterfactuals for recourse difficult to justify in practice. Though there is agreement that plausibility is an important quality when using counterfactuals for algorithmic recourse, ground truth plausibility continues to be difficult to quantify. In this paper, we propose using longitudinal data to assess and improve plausibility in counterfactuals. In particular, we develop a metric that compares longitudinal differences to counterfactual differences, allowing us to evaluate how similar a counterfactual is to prior observed changes. Furthermore, we use this metric to generate plausible counterfactuals. Finally, we discuss some of the inherent difficulties of using counterfactuals for recourse.
• Abstract（参考訳）: 反事実的説明は、データ主題へのリコースを提供する一般的なアプローチである。 しかし、現在の方法論では、対象者によって達成できない反事実を生成できるため、事実を正当化することは困難である。 アルゴリズム的会話に反事実を用いる場合、妥当性は重要な品質であるとの合意があるが、基礎的真理性は定量化が難しいままである。 本稿では,反事実の妥当性を評価・改善するための長手データを提案する。 特に,前後差と反事実差を比較する指標を開発し,先行観測された変化と反事実がどの程度類似しているかを評価する。 さらに、この指標を用いて、妥当な反事実を生成する。 最後に,言論に反事実を用いることの難しさについて論じる。

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