Vilket är det bästa sättet att definiera algoritmisk rättvisa? Även om många definitioner av rättvisa har föreslagits i datavetenskapslitteraturen finns det ingen tydlig överenskommelse om en viss definition. I detta arbete undersöker vi vanliga människors uppfattningar om tre av dessa rättvisedefinitioner. Genom två online-experiment testar vi vilka definitioner människor uppfattar som rättvisast i samband med lånebeslut, och om rättvisa uppfattningar förändras med tillägg av känslig information (dvs. race of the lånesökande). På det hela taget tenderar en definition (kalibrerad rättvisa) att föredras mer än de andra, och resultaten ger också stöd för principen om positiv särbehandling.
REF undersöker vanliga människors inställning till tre begrepp om individuell rättvisa i samband med lånebeslut.
How Do Fairness Definitions Fare?: Examining Public Attitudes Towards Algorithmic Definitions of Fairness
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}