ビジネスにおけるAlgorithmic Fairnessのサーベイ、公平性と因果的メカニズム

  • Algorithmic Fairness in Business Analytics: Directions for Research and Practice [24.3]
    本稿では,アルゴリズムフェアネスの先見的,BAに着目したレビューを行う。 まず、バイアスの源泉と測定方法、およびバイアス緩和アルゴリズムに関する最先端の研究について概説する。 次に、ユーティリティ・フェアネスの関係について詳細な議論を行い、これらの2つの構成要素間のトレードオフの頻繁な仮定は、しばしば間違いまたは近視的であることを強調した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 22 Jul 2022 10:21:38 GMT)
    • よくあるFairnessのサーベイではあるが、最近の状況・事例や様々な見方を知るために参考になる。
  • Causal Fairness Analysis [68.1]
    意思決定設定における公平性の問題を理解し、モデル化し、潜在的に解決するためのフレームワークを導入します。 我々のアプローチの主な洞察は、観測データに存在する格差の定量化と、基礎となる、しばしば観測されていない、因果的なメカニズムの収集を結びつけることである。 本研究は,文献中の異なる基準間の関係を整理し,説明するための最初の体系的試みであるフェアネスマップにおいて,本研究の成果を左右するものである。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 23 Jul 2022 01:06:34 GMT)
    • 意思決定における公平性の問題をモデル化、100ページ超と教科書並みの記載がある。

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