論文の概要: Toward Equitable Recovery: A Fairness-Aware AI Framework for Prioritizing Post-Flood Aid in Bangladesh

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22210v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 03:45:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:29.891037
• Title: Toward Equitable Recovery: A Fairness-Aware AI Framework for Prioritizing Post-Flood Aid in Bangladesh
• Title（参考訳）: エクイタブルリカバリに向けたバングラデシュの洪水後の援助を優先するフェアネス対応AIフレームワーク
• Authors: Farjana Yesmin, Romana Akter,
• Abstract要約: 発展途上国における災害後の援助配分は、脆弱な地域での体系的な偏見に悩まされることが多い。 本稿では,バングラデシュにおけるフルート後援助の優先順位付けのための公平性を考慮した人工知能フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Post-disaster aid allocation in developing nations often suffers from systematic biases that disadvantage vulnerable regions, perpetuating historical inequities. This paper presents a fairness-aware artificial intelligence framework for prioritizing post-flood aid distribution in Bangladesh, a country highly susceptible to recurring flood disasters. Using real data from the 2022 Bangladesh floods that affected 7.2 million people and caused 405.5 million US dollars in damages, we develop an adversarial debiasing model that predicts flood vulnerability while actively removing biases against marginalized districts and rural areas. Our approach adapts fairness-aware representation learning techniques from healthcare AI to disaster management, employing a gradient reversal layer that forces the model to learn bias-invariant representations. Experimental results on 87 upazilas across 11 districts demonstrate that our framework reduces statistical parity difference by 41.6 percent, decreases regional fairness gaps by 43.2 percent, and maintains strong predictive accuracy (R-squared=0.784 vs baseline 0.811). The model generates actionable priority rankings ensuring aid reaches the most vulnerable populations based on genuine need rather than historical allocation patterns. This work demonstrates how algorithmic fairness techniques can be effectively applied to humanitarian contexts, providing decision-makers with tools to implement more equitable disaster recovery strategies.
• Abstract（参考訳）: 発展途上国における災害後の援助配分は、しばしば、脆弱な地域を弱め、歴史的不平等を持続する体系的なバイアスに悩まされる。 本稿では,バングラデシュにおける洪水災害の再発を受けやすい地域において,災害後支援の優先順位付けを行うための公正な人工知能フレームワークを提案する。 2022年のバングラデシュの洪水の実際のデータから720万人が被害を受け、405.5億ドルの損害を被った。 我々のアプローチは、医療AIから災害管理まで、公正に意識した表現学習技術を適用し、バイアス不変表現の学習をモデルに強制する勾配反転層を活用する。 11地区87カ所のアパジラ実験の結果、我々のフレームワークは統計的パリティの差を41.6%減らし、地域フェアネスのギャップを43.2%減らし、強い予測精度を維持している(R-squared=0.784対ベースライン0.811)。 このモデルは、歴史的アロケーションパターンよりも真のニーズに基づいて、援助が最も脆弱な人口に達することを保証し、行動可能な優先順位付けを生成する。 この研究は、人道的文脈にアルゴリズムフェアネス技術が効果的に適用できることを示し、意思決定者により公平な災害復旧戦略を実装するためのツールを提供する。

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