論文の概要: DispaRisk: Assessing and Interpreting Disparity Risks in Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12372v1
• Date: Mon, 20 May 2024 20:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 14:57:39.881562
• Title: DispaRisk: Assessing and Interpreting Disparity Risks in Datasets
• Title（参考訳）: DispaRisk: データセットにおける格差リスクの評価と解釈
• Authors: Jonathan Vasquez, Carlotta Domeniconi, Huzefa Rangwala,
• Abstract要約: DispaRiskは、機械学習パイプラインの初期段階におけるデータセットの格差の潜在的なリスクを積極的に評価するように設計されたフレームワークである。 以上の結果から,差別リスクの高いデータセットを識別するDispaRiskの能力,バイアスを伴いやすいモデルファミリー,MLパイプラインにおける識別感受性を高める特徴が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.521208250966918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning algorithms (ML) impact virtually every aspect of human lives and have found use across diverse sectors, including healthcare, finance, and education. Often, ML algorithms have been found to exacerbate societal biases presented in datasets, leading to adversarial impacts on subsets/groups of individuals, in many cases minority groups. To effectively mitigate these untoward effects, it is crucial that disparities/biases are identified and assessed early in a ML pipeline. This proactive approach facilitates timely interventions to prevent bias amplification and reduce complexity at later stages of model development. In this paper, we introduce DispaRisk, a novel framework designed to proactively assess the potential risks of disparities in datasets during the initial stages of the ML pipeline. We evaluate DispaRisk's effectiveness by benchmarking it with commonly used datasets in fairness research. Our findings demonstrate the capabilities of DispaRisk to identify datasets with a high-risk of discrimination, model families prone to biases, and characteristics that heighten discrimination susceptibility in a ML pipeline. The code for our experiments is available in the following repository: https://github.com/jovasque156/disparisk
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズム(ML)は、人間の生活のあらゆる側面に影響を与え、医療、金融、教育など、さまざまな分野にまたがって利用されてきた。 しばしば、MLアルゴリズムはデータセットで示される社会的バイアスを悪化させ、多くの場合、個人のサブセットやグループに敵対的な影響をもたらす。 これらの不適切な効果を効果的に軽減するためには、MLパイプラインの早期に相違/相の同定と評価が不可欠である。 このプロアクティブなアプローチは、バイアスの増幅を防ぎ、モデル開発の後期段階で複雑さを減らすために、タイムリーな介入を促進する。 本稿では,MLパイプラインの初期段階におけるデータセットの不均一性の潜在的なリスクを積極的に評価するために設計された,新しいフレームワークであるDispaRiskを紹介する。 フェアネス研究でよく使われるデータセットとベンチマークすることで、DispaRiskの有効性を評価する。 以上の結果から,差別リスクの高いデータセットを識別するDispaRiskの能力,バイアスを伴いやすいモデルファミリー,MLパイプラインにおける識別感受性を高める特徴が示された。 実験用のコードは以下のリポジトリで利用可能です。

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