論文の概要: What's in a Query: Polarity-Aware Distribution-Based Fair Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11429v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 04:38:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:32.567311
• Title: What's in a Query: Polarity-Aware Distribution-Based Fair Ranking
• Title（参考訳）: ポラリティを意識した分布に基づく公正ランキング
• Authors: Aparna Balagopalan, Kai Wang, Olawale Salaudeen, Asia Biega, Marzyeh Ghassemi,
• Abstract要約: ランキングにおける注意分布に基づく公正度に関する新しい尺度を提案する。 群フェアネスは個々のフェアネスによって上界であることが証明される。 償却公正ランキングの先行研究は、クエリに関する重要な情報を無視していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.602253525743798
• License:
• Abstract: Machine learning-driven rankings, where individuals (or items) are ranked in response to a query, mediate search exposure or attention in a variety of safety-critical settings. Thus, it is important to ensure that such rankings are fair. Under the goal of equal opportunity, attention allocated to an individual on a ranking interface should be proportional to their relevance across search queries. In this work, we examine amortized fair ranking -- where relevance and attention are cumulated over a sequence of user queries to make fair ranking more feasible in practice. Unlike prior methods that operate on expected amortized attention for each individual, we define new divergence-based measures for attention distribution-based fairness in ranking (DistFaiR), characterizing unfairness as the divergence between the distribution of attention and relevance corresponding to an individual over time. This allows us to propose new definitions of unfairness, which are more reliable at test time. Second, we prove that group fairness is upper-bounded by individual fairness under this definition for a useful class of divergence measures, and experimentally show that maximizing individual fairness through an integer linear programming-based optimization is often beneficial to group fairness. Lastly, we find that prior research in amortized fair ranking ignores critical information about queries, potentially leading to a fairwashing risk in practice by making rankings appear more fair than they actually are.
• Abstract（参考訳）: クエリに応じて個人(またはアイテム)がランク付けされ、検索の露出や注意をさまざまな安全クリティカルな設定で仲介する、機械学習駆動のランキング。 したがって、これらのランクが公平であることを保証することが重要である。 均等な機会の目標の下では、ランキングインターフェース上の個人に割り当てられた注意は、検索クエリ間の関連性に比例するべきである。 そこで本研究では,ユーザクエリのシーケンスに関連性や注意が蓄積され,公正なランキングが現実的により実現可能となるような,償却公正ランキングについて検討する。 個人毎の期待されたアモーティズド・アモーティズド・アモーティズド・アモーティズド・アモーティズド・アモーティズド・アモーティズド・アモーティズメント(DistFaiR)を運用する従来の手法とは違って、我々は、注目分布と個人に応じた関連性の相違として不公平性を特徴付ける、新たな分散に基づくアワーネス・アワーネス(DistFaiR)を定めている。 これにより、テスト時により信頼性の高い不公平の定義を新たに提案できます。 第二に、この定義の下では、分岐尺度の有用なクラスにおいて、群フェアネスが個人フェアネスによって上界であることが証明され、整数線形計画に基づく最適化による個人フェアネスの最大化が、群フェアネスにとって有益であることが実験的に示されている。 最後に、償却公正ランキングに関する先行研究では、クエリに関する重要な情報を無視しており、ランキングを実際よりも公平に見せることによって、実際にフェアウォッシングのリスクに繋がる可能性があることに気付きました。

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