アルゴリズム支援型決定主義リスク評価における人間予測の比較ユーザ研究【JST・京大機械翻訳】

Portela Manuel; Castillo Carlos; Tolan Songuel; Karimi-Haghighi Marzieh; Pueyo Antonio Andres

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213232223187 整理番号：22P0280240

アルゴリズム支援型決定主義リスク評価における人間予測の比較ユーザ研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative User Study of Human Predictions in Algorithm-Supported Recidivism Risk Assessment

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月27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)

本論文では,アルゴリズムベースのリスク評価機器を用いて,犯罪リスクの予測を支援する効果について研究した。著者らの実験で用いた装置は,RiskEval(二重ブラインドレビューのために変化する)の機械学習バージョンであり,それは,Justice of Country(二重盲検レビューのために)によって使用される主要なリスク評価装置である。タスクは,プリソンから解放された人が,次の2年以内に,再インカーサー化につながる新しい犯罪を comするかどうかを予測することである。他の変数の中で,アルゴリズム支援の有無によるヒト予測の精度を測定した。このユーザ研究は,(1)クラウドソーシングプラットフォームを通して募集された多様な背景からの一般参加者,学生とデータ科学の学生と実務者である2つの目標参加者,およびリスクEvalに勤務する社会労働と専門家である。他の知見の中で,著者らは,アルゴリズム支援が,すべての参加者からのより正確な予測を系統的に導くが,しかし,統計的に有意な利得は,混雑した参加者の参加者に関して,目標とする参加者の性能においてのみ見られることを観察する。著者らはまた,専門能力にRiskEvalinを使用する人々を含む,定量的結果を解釈するための目標研究の参加者によるフォーカスグループも実施した。他のコメントの中で,専門的参加者は,犯罪リスク評価において完全に自動化されたシステムを使用して予測できないが,訓練,標準化,および微調整,特に困難なケースに関するそれらの予測を微調整または二重チェックするのに貴重であると考える。【JST・京大機械翻訳】

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