論文の概要: Causal Synthetic Data Generation in Recruitment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16204v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 10:14:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.567064
• Title: Causal Synthetic Data Generation in Recruitment
• Title（参考訳）: 貯水池における因果合成データ生成
• Authors: Andrea Iommi, Antonio Mastropietro, Riccardo Guidotti, Anna Monreale, Salvatore Ruggieri,
• Abstract要約: アクセス可能な代表データの欠如は、公正で透明な機械学習モデルの開発に重大な障害をもたらす。 因果生成モデル(CGM)の最近の進歩は、有望な解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.386057453361593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The importance of Synthetic Data Generation (SDG) has increased significantly in domains where data quality is poor or access is limited due to privacy and regulatory constraints. One such domain is recruitment, where publicly available datasets are scarce due to the sensitive nature of information typically found in curricula vitae, such as gender, disability status, or age. % This lack of accessible, representative data presents a significant obstacle to the development of fair and transparent machine learning models, particularly ranking algorithms that require large volumes of data to effectively learn how to recommend candidates. In the absence of such data, these models are prone to poor generalisation and may fail to perform reliably in real-world scenarios. % Recent advances in Causal Generative Models (CGMs) offer a promising solution. CGMs enable the generation of synthetic datasets that preserve the underlying causal relationships within the data, providing greater control over fairness and interpretability in the data generation process. % In this study, we present a specialised SDG method involving two CGMs: one modelling job offers and the other modelling curricula. Each model is structured according to a causal graph informed by domain expertise. We use these models to generate synthetic datasets and evaluate the fairness of candidate rankings under controlled scenarios that introduce specific biases.
• Abstract（参考訳）: データ品質が貧弱なドメインや、プライバシーや規制上の制約によりアクセスが制限されたドメインでは、SDG(Synthetic Data Generation)の重要性が著しく高まっている。 このような領域の1つは採用であり、一般には、性別、障害状態、年齢などのキュリキュラ・ヴィタエに見られる情報の繊細な性質のために、公開データセットが不足している。 % アクセス可能で代表的なデータの欠如は、公正で透明な機械学習モデル、特に候補を推薦する方法を効果的に学習するために大量のデータを必要とするランキングアルゴリズムの開発において、大きな障害となる。 このようなデータがない場合、これらのモデルは一般化が貧弱になりがちであり、現実のシナリオでは確実に機能しない可能性がある。 % 因果生成モデル(CGM)の最近の進歩は有望な解決策である。 CGMは、データ内の根底にある因果関係を保存する合成データセットの生成を可能にし、データ生成プロセスにおける公正性と解釈可能性の制御をより強化する。 本研究は,2つのCGM(モデリングジョブオファー)と,もう1つのモデリングキュリキュラ(モデリングキュリキュラ)を含む特殊SDG法を提案する。 各モデルは、ドメインの専門知識によって通知される因果グラフに従って構成される。 これらのモデルを用いて、合成データセットを生成し、特定のバイアスを導入する制御されたシナリオの下で、候補ランキングの公平性を評価する。

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