論文の概要: Fairness Practices in Industry: A Case Study in Machine Learning Teams Building Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19441v1
• Date: Mon, 26 May 2025 02:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.129288
• Title: Fairness Practices in Industry: A Case Study in Machine Learning Teams Building Recommender Systems
• Title（参考訳）: 業界におけるフェアネスの実践--機械学習チームがレコメンダシステムを構築するケーススタディ
• Authors: Jing Nathan Yan, Junxiong Wang, Jeffrey M. Rzeszotarski, Allison Koenecke,
• Abstract要約: 私たちは、現在の偏見の実践、応用メトリクス、協調戦略、実践への学術研究の統合に重点を置いています。 発見は、従来の人口統計学的手法よりも多次元の偏見を好むことを示している。 また,実践者の個人的役割(ボトムアップ)と組織的(トップダウン)な職場制約(トップダウン)のバランスをとることの難しさを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.599213317208562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid proliferation of recommender systems necessitates robust fairness practices to address inherent biases. Assessing fairness, though, is challenging due to constantly evolving metrics and best practices. This paper analyzes how industry practitioners perceive and incorporate these changing fairness standards in their workflows. Through semi-structured interviews with 11 practitioners from technical teams across a range of large technology companies, we investigate industry implementations of fairness in recommendation system products. We focus on current debiasing practices, applied metrics, collaborative strategies, and integrating academic research into practice. Findings show a preference for multi-dimensional debiasing over traditional demographic methods, and a reliance on intuitive rather than academic metrics. This study also highlights the difficulties in balancing fairness with both the practitioner's individual (bottom-up) roles and organizational (top-down) workplace constraints, including the interplay with legal and compliance experts. Finally, we offer actionable recommendations for the recommender system community and algorithmic fairness practitioners, underlining the need to refine fairness practices continually.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムの急速な普及は、固有のバイアスに対処するためには、堅牢な公正な慣行を必要とする。 しかし、常に進化するメトリクスとベストプラクティスのために、公平さを評価することは難しい。 本稿では、業界実践者がこれらの変化する公正性標準をどのように認識し、ワークフローに組み入れているかを分析する。 大手テクノロジー企業の技術チームの実践者11人との半構造化インタビューを通じて,レコメンデーションシステム製品におけるフェアネスの産業的実装について検討する。 私たちは、現在の偏見の実践、応用メトリクス、協調戦略、実践への学術研究の統合に重点を置いています。 発見は、従来の人口統計学的手法よりも多次元の嫌悪感を好み、学術的な指標よりも直感的に依存していることを示している。 この研究は、法律やコンプライアンスの専門家との交流を含む、実践者の個人(ボトムアップ)の役割と組織(トップダウン)の職場制約との公平性のバランスの難しさを強調した。 最後に、リコメンデータシステムコミュニティとアルゴリズムフェアネス実践者に行動可能なレコメンデーションを提供し、継続的にフェアネスの実践を洗練させる必要性を明確にする。

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