論文の概要: The Pragmatic Frames of Spurious Correlations in Machine Learning: Interpreting How and Why They Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04696v4
• Date: Tue, 15 Jul 2025 12:30:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 15:29:03.75528
• Title: The Pragmatic Frames of Spurious Correlations in Machine Learning: Interpreting How and Why They Matter
• Title（参考訳）: 機械学習における純粋相関の実践的枠組み--それらがどう、なぜ重要かを理解する
• Authors: Samuel J. Bell, Skyler Wang,
• Abstract要約: データからの相関学習は、今日の機械学習(ML)と人工知能(AI)研究の基礎となる。 現代の手法は複雑なパターンの自動発見を可能にするが、意図しない相関が捉えられると失敗しがちである。 この脆弱性は、しばしばモデルパフォーマンス、公平性、堅牢性に対する脅威と見なされる、突発性の尋問への関心が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.475875199871536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning correlations from data forms the foundation of today's machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) research. While contemporary methods enable the automatic discovery of complex patterns, they are prone to failure when unintended correlations are captured. This vulnerability has spurred a growing interest in interrogating spuriousness, which is often seen as a threat to model performance, fairness, and robustness. In this article, we trace departures from the conventional statistical definition of spuriousness -- which denotes a non-causal relationship arising from coincidence or confounding -- to examine how its meaning is negotiated in ML research. Rather than relying solely on formal definitions, researchers assess spuriousness through what we call pragmatic frames: judgments based on what a correlation does in practice -- how it affects model behavior, supports or impedes task performance, or aligns with broader normative goals. Drawing on a broad survey of ML literature, we identify four such frames: relevance ("Models should use correlations that are relevant to the task"), generalizability ("Models should use correlations that generalize to unseen data"), human-likeness ("Models should use correlations that a human would use to perform the same task"), and harmfulness ("Models should use correlations that are not socially or ethically harmful"). These representations reveal that correlation desirability is not a fixed statistical property but a situated judgment informed by technical, epistemic, and ethical considerations. By examining how a foundational ML conundrum is problematized in research literature, we contribute to broader conversations on the contingent practices through which technical concepts like spuriousness are defined and operationalized.
• Abstract（参考訳）: データからの相関学習は、今日の機械学習(ML)と人工知能(AI)研究の基礎となる。 現代の手法は複雑なパターンの自動発見を可能にするが、意図しない相関が捉えられると失敗しがちである。 この脆弱性は、しばしばモデルパフォーマンス、公平性、堅牢性に対する脅威と見なされる、突発性の尋問への関心が高まっている。 本稿では、従来の統計学的な「突発性」の定義から逸脱し、偶然性や反響性から生じる非因果関係を表す「突発性」から脱却し、その意味がML研究においてどのように交渉されるかを調べる。形式的な定義にのみ依存するのではなく、研究者は「実用的枠組み」と呼ばれるものを通じて、突発性を評価する。 ML文献の広範な調査に基づいて、関係性(モデルでは、タスクに関連する相関を使用)、一般化可能性(モデルでは、目に見えないデータに一般化する相関を使用)、人間類似性(モデルでは、人間が同じタスクを実行するために使用する相関を使用)、有害性(モデルでは、社会的または倫理的に有害でない相関を使用)の4つのフレームを識別する。 これらの表現は、相関の望ましさは固定された統計的性質ではなく、技術的、疫学的、倫理的考察によって判断される位置の判断であることを示している。 研究文献において,基礎となるMLコンウンドラムがどのように問題化されているかを調べることによって,突発性のような技術的な概念が定義され,運用されるという,関連するプラクティスに関する広範な議論に寄与する。

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