空間データ公平性のためのモデルと機構【JST・京大機械翻訳】

Shaham Sina; Ghinita Gabriel; Shahabi Cyrus

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203488219122 整理番号：22P0325377

空間データ公平性のためのモデルと機構【JST・京大機械翻訳】

Models and Mechanisms for Spatial Data Fairness

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発行年： 2022年04月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データ駆動意思決定研究シナリオにおける公平性は,特定の母集団セグメントからの個人が,ローンまたはジョブアプリケーション,公共資源へのアクセス,または他のサービスの考慮に考慮されたとき,不公平に処理されるかもしれない。位置ベースアプリケーションでは,決定は,人種,収入,教育のような敏感な属性としばしば相関する個人に基づく。公平性は最近,例えば機械学習において著しい注目を受けてきたが,位置データを扱うとき公平性の達成にはほとんど焦点がない。それらの特性と処理アルゴリズムの特定のタイプのために,位置データは重要な公平性課題を提起する。空間データ公平性の概念を導入し,位置データと空間クエリの特定の課題に取り組んだ。公正な多項式の形で公平性を達成するために,新しいビルディングブロックを考案した。次に,2つの一般的位置ベース意思決定タイプ,すなわち距離ベースとゾーンベースに対応する,個々の空間公平性を達成する公正な多項式に基づく2つの機構を提案した。実際のデータに関する広範な実験結果は,提案した機構がユーティリティを犠牲にすることなく空間公平性を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

心理学一般 , 通信網

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