論文の概要: Bridging Prediction and Intervention Problems in Social Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05216v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 17:29:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.53633
• Title: Bridging Prediction and Intervention Problems in Social Systems
• Title（参考訳）: ソーシャルシステムにおけるブリッジ予測と干渉問題
• Authors: Lydia T. Liu, Inioluwa Deborah Raji, Angela Zhou, Luke Guerdan, Jessica Hullman, Daniel Malinsky, Bryan Wilder, Simone Zhang, Hammaad Adam, Amanda Coston, Ben Laufer, Ezinne Nwankwo, Michael Zanger-Tishler, Eli Ben-Michael, Solon Barocas, Avi Feller, Marissa Gerchick, Talia Gillis, Shion Guha, Daniel Ho, Lily Hu, Kosuke Imai, Sayash Kapoor, Joshua Loftus, Razieh Nabi, Arvind Narayanan, Ben Recht, Juan Carlos Perdomo, Matthew Salganik, Mark Sendak, Alexander Tolbert, Berk Ustun, Suresh Venkatasubramanian, Angelina Wang, Ashia Wilson,
• Abstract要約: 我々は,自動意思決定システム(ADS)の影響を考慮した場合,予測重視のパラダイムから介入主義パラダイムに移行する方法を検討する。 我々は、予測を決定支援、最終決定、結果とみなすには、予測を超えた新たなデフォルトのADS問題設定が必要であると論じている。 本稿では,ADSシステムの設計,実装,評価を行うため,この視点が現代の統計フレームワークや他のツールを統一する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.41519966787386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many automated decision systems (ADS) are designed to solve prediction problems -- where the goal is to learn patterns from a sample of the population and apply them to individuals from the same population. In reality, these prediction systems operationalize holistic policy interventions in deployment. Once deployed, ADS can shape impacted population outcomes through an effective policy change in how decision-makers operate, while also being defined by past and present interactions between stakeholders and the limitations of existing organizational, as well as societal, infrastructure and context. In this work, we consider the ways in which we must shift from a prediction-focused paradigm to an interventionist paradigm when considering the impact of ADS within social systems. We argue this requires a new default problem setup for ADS beyond prediction, to instead consider predictions as decision support, final decisions, and outcomes. We highlight how this perspective unifies modern statistical frameworks and other tools to study the design, implementation, and evaluation of ADS systems, and point to the research directions necessary to operationalize this paradigm shift. Using these tools, we characterize the limitations of focusing on isolated prediction tasks, and lay the foundation for a more intervention-oriented approach to developing and deploying ADS.
• Abstract（参考訳）: 多くの自動決定システム(ADS)は、予測問題の解決を目的として設計されており、人口のサンプルからパターンを学び、同じ人口の個人に適用することを目的としている。 実際、これらの予測システムは、展開における全体主義的な政策介入を運用する。 一度デプロイされると、ADSは意思決定者の運営方法の効果的な方針変更を通じて影響のある人口の成果を形作ることができる一方で、ステークホルダー間の過去と現在の相互作用や既存の組織の制限、社会、インフラ、コンテキストによって定義される。 本研究では,社会システムにおけるADSの影響を考慮した場合,予測重視パラダイムから介入パラダイムへの移行を検討する。 我々は、予測を決定支援、最終決定、結果とみなすには、予測を超えた新たなデフォルトのADS問題設定が必要であると論じている。 本稿では,ADSシステムの設計,実装,評価を行うため,この視点が現代統計フレームワークや他のツールを一体化して,このパラダイムシフトを運用するために必要な研究方向を示す。 これらのツールを用いて、孤立した予測タスクに焦点を絞ることの限界を特徴づけ、ADSの開発と展開に対するより介入指向のアプローチの基礎を築いた。

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