論文の概要: Practical Guide for Causal Pathways and Sub-group Disparity Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02702v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 22:51:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 17:54:48.173616
- Title: Practical Guide for Causal Pathways and Sub-group Disparity Analysis
- Title（参考訳）: 因果経路の実践的ガイドとサブグループ格差分析
- Authors: Farnaz Kohankhaki, Shaina Raza, Oluwanifemi Bamgbose, Deval Pandya, Elham Dolatabadi,
- Abstract要約: 我々は因果不均質分析を用いて、感度特性と結果の間の因果関係を定量化し、検証する。
当社の2段階の調査は、レースがセンシティブな属性として機能するデータセットに焦点を当てています。
本研究は,ML分類誤差が最も大きい部分群が,最も影響を受けやすい部分群であることが実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8974791957167259
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we introduce the application of causal disparity analysis to unveil intricate relationships and causal pathways between sensitive attributes and the targeted outcomes within real-world observational data. Our methodology involves employing causal decomposition analysis to quantify and examine the causal interplay between sensitive attributes and outcomes. We also emphasize the significance of integrating heterogeneity assessment in causal disparity analysis to gain deeper insights into the impact of sensitive attributes within specific sub-groups on outcomes. Our two-step investigation focuses on datasets where race serves as the sensitive attribute. The results on two datasets indicate the benefit of leveraging causal analysis and heterogeneity assessment not only for quantifying biases in the data but also for disentangling their influences on outcomes. We demonstrate that the sub-groups identified by our approach to be affected the most by disparities are the ones with the largest ML classification errors. We also show that grouping the data only based on a sensitive attribute is not enough, and through these analyses, we can find sub-groups that are directly affected by disparities. We hope that our findings will encourage the adoption of such methodologies in future ethical AI practices and bias audits, fostering a more equitable and fair technological landscape.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,感性属性と実世界の観測データにおける目標結果との因果関係と因果関係を明らかにするための因果不均質分析の適用について紹介する。
本手法では,因果分解分析を用いて因果関係の定量化と評価を行う。
また、因果不均質分析における異種性評価の統合の重要性を強調し、特定のサブグループにおける感度属性が結果に与える影響について深い洞察を得る。
当社の2段階の調査は、レースがセンシティブな属性として機能するデータセットに焦点を当てています。
2つのデータセットの結果は、因果解析と不均一性評価の利点が、データのバイアスを定量化するだけでなく、結果への影響を解消するためにも有効であることを示している。
本研究は,ML分類誤差が最も大きい部分群が,最も影響を受けやすい部分群であることが実証された。
また、機密属性のみに基づいてデータをグループ化するだけでは不十分であることが示され、これらの分析により、不一致によって直接影響を受けるサブグループを見つけることができる。
我々の発見は、将来の倫理的AIプラクティスやバイアス監査にそのような方法論を採用することを奨励し、より公平で公正な技術的景観を育むことを願っている。
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