論文の概要: Local Causal Discovery for Structural Evidence of Direct Discrimination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14848v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 15:28:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:19:38.414717
- Title: Local Causal Discovery for Structural Evidence of Direct Discrimination
- Title（参考訳）: 直接識別による局所因果発見
- Authors: Jacqueline Maasch, Kyra Gan, Violet Chen, Agni Orfanoudaki, Nil-Jana Akpinar, Fei Wang,
- Abstract要約: 直接識別のための局所的な発見 (LD3) は、結果変数の因果親を特定することによって、直接識別の構造的証拠を明らかにする方法である。
LD3は、直接識別の質的指標である重み付け制御された直接効果に対して、新しいグラフィカルな基準の下で有効な調整セット(VAS)を返すことを示す。
我々はLD3を用いて2つの複雑な意思決定システム、すなわち犯罪再犯予測と肝移植割当の因果フェアネスを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.856106036086617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Identifying the causal pathways of unfairness is a critical objective in improving policy design and algorithmic decision-making. Prior work in causal fairness analysis often requires knowledge of the causal graph, hindering practical applications in complex or low-knowledge domains. Moreover, global discovery methods that learn causal structure from data can result in unstable performance with finite samples, potentially leading to contradictory fairness conclusions. To mitigate these issues, we introduce local discovery for direct discrimination (LD3): a method that uncovers structural evidence of direct discrimination by identifying the causal parents of an outcome variable. LD3 performs a linear number of conditional independence tests relative to variable set size, and allows for latent confounding under the sufficient condition that no parent of the outcome is latent. We show that LD3 returns a valid adjustment set (VAS) under a new graphical criterion for the weighted controlled direct effect, a qualitative indicator of direct discrimination. LD3 limits unnecessary adjustment, providing interpretable VAS for assessing unfairness. We use LD3 to analyze causal fairness in two complex decision systems: criminal recidivism prediction and liver transplant allocation. LD3 was more time-efficient and returned more plausible results on real-world data than baselines, which took 46x to 5870x longer to execute.
- Abstract（参考訳）: 不公平な因果経路を特定することは、政策設計とアルゴリズムによる意思決定を改善するための重要な目標である。
因果フェアネス分析における先行研究は、しばしば因果グラフの知識を必要とし、複雑な領域や低知識領域における実践的応用を妨げる。
さらに、データから因果構造を学習するグローバルな発見手法は、有限サンプルで不安定な性能をもたらす可能性があり、矛盾する公平性の結論につながる可能性がある。
これらの問題を緩和するために,直接識別のための局所的な発見(LD3)を導入する。これは,結果変数の因果親を特定することによって,直接識別の構造的証拠を明らかにする方法である。
LD3は、可変セットサイズに対する条件付き独立テストの線形数を実行し、結果の親が潜伏しないような十分な条件下で潜伏することを可能にする。
LD3は、直接識別の質的指標である重み付け制御された直接効果に対して、新しいグラフィカルな基準の下で有効な調整セット(VAS)を返すことを示す。
LD3は不当な調整を制限し、不公平さを評価するための解釈可能なVASを提供する。
我々はLD3を用いて2つの複雑な意思決定システム、すなわち犯罪再犯予測と肝移植割当の因果フェアネスを分析する。
LD3は、実行に46倍から5870倍の時間を要するベースラインよりも、より時間効率が高く、実際のデータに対してより妥当な結果を返す。
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