Rankings är allestädes närvarande i online-världen idag. Eftersom vi har gått från att hitta böcker i bibliotek till att rangordna produkter, jobb, arbetssökande, åsikter och potentiella romantiska partners, finns det ett betydande prejudikat att rankningssystem har ett ansvar inte bara för sina användare utan också för de objekt som rangordnas. För att ta itu med dessa ofta motstridiga ansvarsområden föreslår vi en konceptuell och beräkningsmässig ram som gör det möjligt att formulera rättvisa begränsningar i rangordningen när det gäller exponeringsfördelningen. Som en del av detta ramverk utvecklar vi effektiva algoritmer för att hitta rankingar som maximerar nyttan för användaren samtidigt som vi på ett tydligt sätt uppfyller en specifierbar uppfattning om rättvisa. Eftersom rättvisa mål kan vara tillämpningsspecifika, visar vi hur ett brett spektrum av rättvisa begränsningar kan genomföras med hjälp av vår ram, inklusive former av demografisk paritet, olika behandling, och olika effekter begränsningar. Vi illustrerar effekten av dessa begränsningar genom att ge empiriska resultat på två rangordnade problem. • Informationssystem → Probabilistiska hämtningsmodeller; Retrieval effektivitet; Presentation av hämtningsresultat; KEYWORDS rättvisa i rankning; rättvisa; algoritmisk skevhet; positionsfördomar; lika möjligheter ACM Referensformat:
På samma sätt föreslog Singh och Joachims Ref ett ramverk som tillför rättvisa begränsningar i rangordningen.
Fairness of Exposure in Rankings
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}