論文の概要: Mutatis Mutandis: Revisiting the Comparator in Discrimination Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13693v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 08:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:03.500518
• Title: Mutatis Mutandis: Revisiting the Comparator in Discrimination Testing
• Title（参考訳）: Mutatis Mutandis: 差別テストにおける比較器の再検討
• Authors: Jose M. Alvarez, Salvatore Ruggieri,
• Abstract要約: 差別のための試験は、コンパレータ(compparator)として知られるプロファイルを導出する。 差別を確立するための重要な側面は証拠であり、しばしば不服従者/比較者ペアを実装する差別テストツールを介して得られる。 コンパレータを導出する因果モデリングの性質を論じ,コンパレータに2種類の分類を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.596961524387233
• License:
• Abstract: Testing for discrimination consists of deriving a profile, known as the comparator, similar to the profile making the discrimination claim, known as the complainant, and comparing the outcomes of these two profiles. An important aspect for establishing discrimination is evidence, often obtained via discrimination testing tools that implement the complainant-comparator pair. In this work, we revisit the role of the comparator in discrimination testing. We argue for the causal modeling nature of deriving the comparator, and introduce a two-kinds classification for the comparator: the ceteris paribus (CP), and mutatis mutandis (MM) comparators. The CP comparator is the standard one among discrimination testing, representing an idealized comparison as it aims for having a complainant-comparator pair that only differs on membership to the protected attribute. As an alternative to it, we define the MM comparator, which requires that the comparator represents what would have been of the complainant without the effects of the protected attribute on the non-protected attributes. The complainant-comparator pair, in that case, may also be dissimilar in terms of all attributes. We illustrate these two comparators and their impact on discrimination testing using a real illustrative example. Importantly, we position generative models and, overall, machine learning methods as useful tools for constructing the MM comparator and, in turn, achieving more complex and realistic comparisons when testing for discrimination.
• Abstract（参考訳）: 差別のための試験は、コンパレータ(compparator)として知られるプロファイルを導出する。 差別を確立するための重要な側面は証拠であり、しばしば不服従者/比較者ペアを実装する差別テストツールを介して得られる。 本研究では,差別テストにおけるコンパレータの役割を再考する。 我々は,コンパレータを導出する因果モデリングの性質を論じ,コンパレータにセテリス・パリバス(CP)とムタティス・ムタンディス(MM)コンパレータ(MM)コンパレータという2種類の分類を導入する。 CPコンパレータは、識別テストの標準であり、保護属性のメンバシップによってのみ異なる不平のコンパレータ対を持つことを目的とした理想的な比較である。 その代替としてMMコンパレータを定義し,非保護属性に対する保護属性の影響を伴わずに,このコンパレータが不平を表現しなくてはならない。 この場合、不平-比較対は、すべての属性に関して異同することもある。 実例を用いて,これら2つのコンパレータと識別テストへの影響について説明する。 重要なことは、生成モデルと全体的な機械学習手法を、MMコンパレータを構築するための有用なツールとして位置づけ、その上で、識別のためのテストにおいてより複雑で現実的な比較を実現することである。

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