論文の概要: A Critical Pragmatism Approach for Algorithmic Fairness: Lessons from Urban Planning Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02773v1
• Date: Mon, 04 May 2026 16:17:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.401019
• Title: A Critical Pragmatism Approach for Algorithmic Fairness: Lessons from Urban Planning Theory
• Title（参考訳）: アルゴリズムフェアネスに対する批判的プラグマティズムアプローチ:都市計画理論から学ぶ
• Authors: Jennah Gosciak, Karen Levy, Allison Koenecke,
• Abstract要約: 我々は,アルゴリズムフェアネスの分野は,都市計画における理論的研究から学べるものと考えている。 批判的プラグマティズムの都市計画理論に基づく,より公平なアルゴリズム設計のためのフレキシブルな枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.40050181459927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As data scientists grapple with increasingly complex ethical decisions in machine learning (ML) and data science, the field of algorithmic fairness has offered multiple solutions, from formal mathematical definitions to holistic notions of fairness drawn from various academic disciplines. However, navigating and implementing these fairness approaches in practice remains an ongoing challenge. In this paper, we draw a parallel between the types of problems arising in algorithmic fairness and urban planning. We frame algorithmic fairness problems as `wicked problems,' a term originating from the planning and policy space to describe the intractable, value-laden, and complex nature of this work. As such, we argue that the field of algorithmic fairness can learn from theoretical work in urban planning in ameliorating its own set of wicked problems. Urban planning is typically concerned with practical issues of governance, resource allocation, stakeholder engagement, and conflicts involving deep-seated differences. These are challenges that existing fairness frameworks can easily overlook. We present a flexible framework for designing fairer algorithms based on the urban planning theory approach of critical pragmatism -- a reflective and deliberative approach to addressing wicked problems that considers what practitioners actually do in the face of conflict and power. We provide specific recommendations and apply them to several case studies in ML and algorithm design: automated mortgage lending, school choice, and feminicide counterdata collection. Researchers and practitioners can incorporate these recommendations derived from urban planning into their ongoing work to more holistically address practical problems arising in fair algorithm design.
• Abstract（参考訳）: データ科学者が機械学習(ML)とデータサイエンスにおいてますます複雑な倫理的決定を下すにつれ、アルゴリズムフェアネスの分野は、形式的な数学的定義から様々な学術分野から引き出された公正性の全体論的概念まで、複数の解決策を提供してきた。 しかし、こうした公正なアプローチを実践し実践することは、現在も進行中の課題である。 本稿では,アルゴリズムフェアネスにおける問題の種類と都市計画の類似性について述べる。 我々はアルゴリズムフェアネス問題を「邪悪な問題」と表現し、これは計画と政策空間に由来する用語で、この作品の難易度、価値、複雑な性質を記述している。 そこで我々は,アルゴリズムフェアネスの分野が,都市計画における理論的研究から学べることと,その悪質な問題の集合を改善できることを論じる。 都市計画は、一般的に、統治、資源配分、利害関係者の関与、そして大きな違いを伴う紛争に関する実践的な問題に関係している。 これらは、既存の公正フレームワークが容易に見落としてしまう課題である。 批判的プラグマティズム(Critical pragmatism)の都市計画理論に基づく,より公平なアルゴリズムを設計するための柔軟なフレームワークを提案する。 機械学習とアルゴリズム設計におけるいくつかのケーススタディ – 自動住宅ローン融資,学校選択,フェミニサイド・カウンタデータ収集 – に適用する。 研究者や実践者は、都市計画に由来するこれらのレコメンデーションを、彼らの進行中の作業に取り入れることで、公正なアルゴリズム設計で生じる実践的な問題に、より厳格に対処することができる。

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