論文の概要: Improving the Fairness of Deep-Learning, Short-term Crime Prediction with Under-reporting-aware Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04382v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 04:05:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 18:39:07.963989
• Title: Improving the Fairness of Deep-Learning, Short-term Crime Prediction with Under-reporting-aware Models
• Title（参考訳）: 準報告型モデルによる深層学習・短期犯罪予測の公正性向上
• Authors: Jiahui Wu, Vanessa Frias-Martinez,
• Abstract要約: 本稿では,予測公正性を高めるために2つのアプローチのパワーを組み合わせた新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案手法は, 内処理脱バイアスモデルと比較して, 犯罪予測の公平性を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1062397685574308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning crime predictive tools use past crime data and additional behavioral datasets to forecast future crimes. Nevertheless, these tools have been shown to suffer from unfair predictions across minority racial and ethnic groups. Current approaches to address this unfairness generally propose either pre-processing methods that mitigate the bias in the training datasets by applying corrections to crime counts based on domain knowledge or in-processing methods that are implemented as fairness regularizers to optimize for both accuracy and fairness. In this paper, we propose a novel deep learning architecture that combines the power of these two approaches to increase prediction fairness. Our results show that the proposed model improves the fairness of crime predictions when compared to models with in-processing de-biasing approaches and with models without any type of bias correction, albeit at the cost of reducing accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング犯罪予測ツールは、過去の犯罪データと、将来の犯罪を予測するために追加の行動データセットを使用する。 それにもかかわらず、これらの道具は少数民族や民族の間で不公平な予測に苦しむことが示されている。 この不公平に対処するための現在のアプローチは、一般に、ドメイン知識に基づいて犯罪数に補正を適用することにより、トレーニングデータセットのバイアスを軽減する事前処理方法と、正確性と公平性の両方に最適化するために公正正則化として実装される内部処理方法のいずれかを提案する。 本稿では,これらの2つのアプローチのパワーを組み合わせて,予測公正性を高める新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案手法は,非バイアスモデルやバイアス補正のないモデルと比較して,精度の低下を犠牲にしつつも,犯罪予測の公平性を向上することを示す。

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