論文の概要: Fighting Bias with Bias: A Machine Learning Approach to Assess Human Bias
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18122v3
- Date: Mon, 02 Dec 2024 06:15:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-03 13:35:49.127310
- Title: Fighting Bias with Bias: A Machine Learning Approach to Assess Human Bias
- Title（参考訳）: バイアスと戦う - バイアスを評価する機械学習アプローチ
- Authors: Wanxue Dong, Maria De-arteaga, Maytal Saar-Tsechansky,
- Abstract要約: 人為的意思決定におけるバイアスを評価するための機械学習ベースのフレームワークを提案する。
提案手法が既存の代替手段よりも優れていることを示す理論的保証と実証的証拠を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.983607899068204
- License:
- Abstract: Biased human decisions have consequential impacts across various domains, yielding unfair treatment of individuals and resulting in suboptimal outcomes for organizations and society. In recognition of this fact, organizations regularly design and deploy interventions aimed at mitigating these biases. However, measuring human decision biases remains an important but elusive task. Organizations are frequently concerned with mistaken decisions disproportionately affecting one group. In practice, however, this is typically not possible to assess due to the scarcity of a gold standard: a label that indicates what the correct decision would have been. In this work, we propose a machine learning-based framework to assess bias in human-generated decisions when gold standard labels are scarce. We provide theoretical guarantees and empirical evidence demonstrating the superiority of our method over existing alternatives. This proposed methodology establishes a foundation for transparency in human decision-making, carrying substantial implications for managerial duties, and offering potential for alleviating algorithmic biases when human decisions are used as labels to train algorithms.
- Abstract（参考訳）: バイアスされた人間の決定は、様々な領域に連続的に影響し、個人を不公平に扱い、組織や社会に最適な結果をもたらす。
この事実を認識して、組織はこれらのバイアスを軽減するための介入を定期的に設計し、展開します。
しかし、人間の判断バイアスを測定することは依然として重要な課題である。
組織は、しばしば、1つのグループに不均等に影響を及ぼす間違った決定に気を配る。
しかし実際には、金本位制が不足しているために、正しい決定がどのようなものであったかを示すラベルとして評価できないのが一般的である。
本研究では,金の標準ラベルが不足している場合に,人為的意思決定におけるバイアスを評価するための機械学習ベースのフレームワークを提案する。
提案手法が既存の方法よりも優れていることを示す理論的保証と実証的証拠を提供する。
提案手法は,人的意思決定における透明性の基盤を確立し,管理業務に多大な影響を与えるとともに,人的意思決定をラベルとして用いてアルゴリズムを訓練する際のアルゴリズムバイアスを軽減する可能性を提供する。
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