論文の概要: Fairness in Limited Resources Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23026v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 14:07:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.714581
• Title: Fairness in Limited Resources Settings
• Title（参考訳）: 限られた資源設定の公正性
• Authors: Eitan Bachmat, Inbal Livni Navon,
• Abstract要約: 近年,機械学習アルゴリズムによって重要な社会決定がなされている。 我々は,意思決定の予測的側面と資源配分的側面の両方を考慮する。 この作業では、そのような設定における決定の公平性に焦点を当てます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48127184936824546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years many important societal decisions are made by machine-learning algorithms, and many such important decisions have strict capacity limits, allowing resources to be allocated only to the highest utility individuals. For example, allocating physician appointments to the patients most likely to have some medical condition, or choosing which children will attend a special program. When performing such decisions, we consider both the prediction aspect of the decision and the resource allocation aspect. In this work we focus on the fairness of the decisions in such settings. The fairness aspect here is critical as the resources are limited, and allocating the resources to one individual leaves less resources for others. When the decision involves prediction together with the resource allocation, there is a risk that information gaps between different populations will lead to a very unbalanced allocation of resources. We address settings by adapting definitions from resource allocation schemes, identifying connections between the algorithmic fairness definitions and resource allocation ones, and examining the trade-offs between fairness and utility. We analyze the price of enforcing the different fairness definitions compared to a strictly utility-based optimization of the predictor, and show that it can be unbounded. We introduce an adaptation of proportional fairness and show that it has a bounded price of fairness, indicating greater robustness, and propose a variant of equal opportunity that also has a bounded price of fairness.
• Abstract（参考訳）: 近年、多くの重要な社会的決定は機械学習アルゴリズムによって行われており、そのような重要な決定の多くは、限られた容量制限を持ち、リソースを最高のユーティリティ個人にのみ割り当てることができる。 例えば、医師の予約を患者に割り当てる場合、または特別のプログラムにどの子供が出席するかを選択できる。 このような決定を行う際には,決定の予測的側面と資源配分的側面の両方を考慮する。 この作業では、そのような設定における決定の公平性に焦点を当てます。 ここでの公平さの側面は、リソースが限られており、リソースを個人に割り当てることによって、リソースを他よりも少なくすることができるため、非常に重要です。 この決定が資源割り当てと合わせて予測される場合、異なる集団間の情報ギャップが資源のバランスの取れない配分につながるリスクがある。 資源割当スキームからの定義に適応し、アルゴリズムフェアネス定義と資源割当定義との間の接続を識別し、公平性と実用性の間のトレードオフを調べることで、設定に対処する。 予測器の厳密な実用性に基づく最適化と比較して,異なる公平性定義を強制するコストを解析し,非有界性を示す。 比例フェアネスの適応を導入し、より強いロバスト性を示す、有界なフェアネスを持つことを示すとともに、有界なフェアネスを持つ等機会の変種を提案する。

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