論文の概要: Understanding Fairness Metrics in Recommender Systems: A Healthcare Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03893v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 19:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 17:30:22.577642
• Title: Understanding Fairness Metrics in Recommender Systems: A Healthcare Perspective
• Title（参考訳）: Recommender Systemsにおけるフェアネスメトリクスの理解:ヘルスケアの視点から
• Authors: Veronica Kecki, Alan Said,
• Abstract要約: 本稿では,医療レコメンデーションにおける公正に対する一般の理解について考察する。 参加者は4つのフェアネス指標から選択した。 その結果, 公平性に対する一大アプローチが不十分である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fairness in AI-driven decision-making systems has become a critical concern, especially when these systems directly affect human lives. This paper explores the public's comprehension of fairness in healthcare recommendations. We conducted a survey where participants selected from four fairness metrics -- Demographic Parity, Equal Accuracy, Equalized Odds, and Positive Predictive Value -- across different healthcare scenarios to assess their understanding of these concepts. Our findings reveal that fairness is a complex and often misunderstood concept, with a generally low level of public understanding regarding fairness metrics in recommender systems. This study highlights the need for enhanced information and education on algorithmic fairness to support informed decision-making in using these systems. Furthermore, the results suggest that a one-size-fits-all approach to fairness may be insufficient, pointing to the importance of context-sensitive designs in developing equitable AI systems.
• Abstract（参考訳）: AIによる意思決定システムの公平性は、特にこれらのシステムが直接人間の生活に影響を与える場合、重要な関心事となっている。 本稿では,医療レコメンデーションにおける公正に対する一般の理解について考察する。 調査では、参加者が4つのフェアネス指標(デモグラフィックパリティ、平等度、平等度、ポジティブ予測値)から選択して、これらの概念に対する理解を評価するために、さまざまな医療シナリオを調査しました。 その結果,フェアネスは複雑で,しばしば誤解される概念であり,推奨システムにおけるフェアネス指標に関する一般の理解度は低いことが明らかとなった。 本研究は,これらのシステムを用いた情報意思決定を支援するために,アルゴリズムフェアネスの強化と教育の必要性を強調した。 さらに、公平性に対する一大のアプローチは不十分であり、公平なAIシステムを開発する上で、文脈に敏感な設計の重要性が指摘されている。

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