論文の概要: Multi-Group Proportional Representation in Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08571v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 20:30:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:17:54.893396
• Title: Multi-Group Proportional Representation in Retrieval
• Title（参考訳）: 検索における多群比例表現
• Authors: Alex Oesterling, Claudio Mayrink Verdun, Carol Xuan Long, Alexander Glynn, Lucas Monteiro Paes, Sajani Vithana, Martina Cardone, Flavio P. Calmon,
• Abstract要約: 交差するグループ間の表現を測定する新しい指標であるMPR(Multi-Group Proportional Representation)を導入する。 MPRは、リッチ関数クラスによって指定された複数の交叉群にまたがるより比例的な表現をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.00781543425424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image search and retrieval tasks can perpetuate harmful stereotypes, erase cultural identities, and amplify social disparities. Current approaches to mitigate these representational harms balance the number of retrieved items across population groups defined by a small number of (often binary) attributes. However, most existing methods overlook intersectional groups determined by combinations of group attributes, such as gender, race, and ethnicity. We introduce Multi-Group Proportional Representation (MPR), a novel metric that measures representation across intersectional groups. We develop practical methods for estimating MPR, provide theoretical guarantees, and propose optimization algorithms to ensure MPR in retrieval. We demonstrate that existing methods optimizing for equal and proportional representation metrics may fail to promote MPR. Crucially, our work shows that optimizing MPR yields more proportional representation across multiple intersectional groups specified by a rich function class, often with minimal compromise in retrieval accuracy.
• Abstract（参考訳）: 画像検索と検索タスクは有害なステレオタイプを永続し、文化的アイデンティティを消去し、社会的格差を増幅する。 これらの表現的害を軽減するための現在のアプローチは、少数の(しばしば二進的な)属性によって定義される集団間で取得されたアイテムの数をバランスさせる。 しかし、既存のほとんどの手法は、性別、人種、民族といったグループ属性の組み合わせによって決定される交叉群を見落としている。 交差するグループ間の表現を測定する新しい指標であるMPR(Multi-Group Proportional Representation)を導入する。 我々は,MPRを推定し,理論的保証を提供し,検索においてMPRを確実にするための最適化アルゴリズムを提案する。 MPRの促進に失敗する可能性があることを示す。 重要なこととして、我々の研究は、MPRの最適化がリッチ関数クラスによって指定された複数の交叉群に対してより比例表現をもたらすことを示す。

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