多段階スクリーニング:既存パイプラインにおける公平性の強制と効率の最大化【JST・京大機械翻訳】

Blum Avrim; Stangl Kevin; Vakilian Ali

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217916628599 整理番号：22P0304163

多段階スクリーニング:既存パイプラインにおける公平性の強制と効率の最大化【JST・京大機械翻訳】

Multi Stage Screening: Enforcing Fairness and Maximizing Efficiency in a Pre-Existing Pipeline

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14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)

逐次スクリーニングプロセスと呼ぶ一連の分類器を用いた選択決定を行う。初期段階は,いくつかの応用者を除外し,最終段階において,最終段階にそれを作る個人に高価だが正確な試験を適用した。最終段階が高価なので,陰茎期(わずかなギャップであっても)で陽性の異なった割合を有する複数のグループがあるならば,企業は,他のグループに明らかに不公平である最も高い精度グループだけに最終(インタービュー)段階を自然に選択するだけである。企業が最終ラウンドを通過するそれら全てをインタビューする必要があっても,テスト自体は,いくつかのグループからの個人が,他のグループから適格な個人より容易に合格するという特性を持っている。したがって,著者らは,Opportunity(各グループからの資格のある個人が最終段階に達する同じ機会を持ち,インタビューされる)のE品質を必要とすると考える。次に,以前の段階における性能に基づく各段階におけるスクリーニング過程による促進確率の修正により,この制約を受ける意思決定者に対する関心量を最大化する目標を調べた。選択プロセスおよび精度の最大化(適格候補を与えるインタビューの割合)および精度および思い出しの線形組合せ(リコール)は,最終段階の終わりにおいて,精度および再現率の線形組合せ(毎時に必要なアプリケータの数を決定する)を満足させるためのアルゴリズムを示した。また,解空間が非凸であり,精度および再現の線形結合を最大化するための厳密および(FPTAS)近似アルゴリズムを動機づけることを示した。最後に,意思決定者が意思決定プロセスにおいてグループメンバーシップを使用できないような追加の制約を加えるという「米を吟味した。【JST・京大機械翻訳】

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