論文の概要: A Principled Approach for a New Bias Measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12312v1
• Date: Mon, 20 May 2024 18:14:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-22 15:07:24.276844
• Title: A Principled Approach for a New Bias Measure
• Title（参考訳）: 新しいバイアス測定の原理的アプローチ
• Authors: Bruno Scarone, Alfredo Viola, Ricardo Baeza-Yates,
• Abstract要約: 本研究では,保護されたグループに対して,データセットのバイアスレベルを定義し,効率的に定量化するアルゴリズムフレームワークを開発する。 また、政策立案者に役立つバイアス緩和アルゴリズムも導出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.128782192362636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The widespread use of machine learning and data-driven algorithms for decision making has been steadily increasing over many years. The areas in which this is happening are diverse: healthcare, employment, finance, education, the legal system to name a few; and the associated negative side effects are being increasingly harmful for society. Negative data \emph{bias} is one of those, which tends to result in harmful consequences for specific groups of people. Any mitigation strategy or effective policy that addresses the negative consequences of bias must start with awareness that bias exists, together with a way to understand and quantify it. However, there is a lack of consensus on how to measure data bias and oftentimes the intended meaning is context dependent and not uniform within the research community. The main contributions of our work are: (1) a general algorithmic framework for defining and efficiently quantifying the bias level of a dataset with respect to a protected group; and (2) the definition of a new bias measure. Our results are experimentally validated using nine publicly available datasets and theoretically analyzed, which provide novel insights about the problem. Based on our approach, we also derive a bias mitigation algorithm that might be useful to policymakers.
• Abstract（参考訳）: 意思決定に機械学習とデータ駆動アルゴリズムが広く使われていることは、長年にわたり着実に増加している。 医療、雇用、金融、教育、法制度など、様々な分野でこの現象が起きている。 負のデータであるemph{bias}は、特定の集団に有害な結果をもたらす傾向がある。 バイアスの負の結果に対処する緩和戦略や効果的な政策は、バイアスが存在するという認識から始まり、その理解と定量化の方法である。 しかし、データのバイアスを測定する方法にはコンセンサスがないため、しばしば意図された意味は文脈に依存し、研究コミュニティには一様ではない。 本研究の主な貢献は,(1)保護群に対するデータセットのバイアスレベルを定義し,効率的に定量化するための一般的なアルゴリズムフレームワーク,(2)新しいバイアス尺度の定義である。 この結果は,9つの公開データセットを用いて実験的に検証され,理論的に解析され,新たな知見が得られた。 当社のアプローチに基づいて,政策立案者にとって有用なバイアス緩和アルゴリズムも導出する。

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