Datadrivet beslutsfattande som är en följd av detta för enskilda personer väcker viktiga frågor om ansvarsskyldighet och rättvisa. I själva verket ger EU-lagstiftningen enskilda begränsade rättigheter till "betydande information om logiken" bakom viktiga, självständiga beslut som lånegodkännanden, försäkringsofferter och CV-filtrering. Vi genomför tre experimentella studier som undersöker människors uppfattningar om rättvisa i algoritmiskt beslutsfattande under olika scenarier och förklaringsstilar. De dimensioner av rättvisa som tidigare observerats som svar på mänskligt beslutsfattande verkar lika engagerade som svar på algoritmiska beslut. Kvalitativ analys identifierade flera farhågor och heuristiker involverade i rättsuppfattningar inklusive godtycklighet, generalisering och (in)värdighet. Kvantitativ analys indikerar att förklaringsstilar främst spelar roll för rättvisan uppfattningar endast när försökspersoner utsätts för flera olika stilar-under upprepad exponering av en stil, scenarioeffekter skymmer eventuella förklaringseffekter. Våra resultat tyder på att det kanske inte finns någon "bästa" metod för att förklara algoritmiska beslut, och att reflektion över deras automatiserade natur både involverar och mildrar rättvisans dimensioner.
Förklaringar kan också påverka uppfattningar om rättvisa av algoritmiska beslut, som studeras av REF.
'It's Reducing a Human Being to a Percentage': Perceptions of Justice in Algorithmic Decisions
{'venue': "CHI '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}