Vi studerar rättvisa i klassificering, där individer klassificeras, t.ex., antas till ett universitet, och målet är att förhindra diskriminering av individer baserat på deras medlemskap i någon grupp, samtidigt som nyttan för klassificeringen (universitetet). Det viktigaste begreppsmässiga bidraget i detta dokument är en ram för rättvis klassificering som omfattar 1) ett (hypotetiskt) uppgiftsspecifikt mått för att fastställa i vilken grad individer är lika med avseende på den aktuella klassificeringsuppgiften; 2) en algoritm för maximering av nytta som är föremål för rättvisebegränsning, att liknande individer behandlas på samma sätt. Vi presenterar också en anpassning av vår strategi för att uppnå det kompletterande målet med "rättvis positiv särbehandling", som garanterar statistisk paritet (dvs. demografin hos de individer som får någon klassificering är densamma som demografin hos den underliggande befolkningen), samtidigt som liknande individer behandlas på samma sätt som möjligt. Slutligen diskuterar vi förhållandet mellan rättvisa och integritet: när rättvisa innebär integritet och hur verktyg som utvecklats inom ramen för differentierad integritet kan tillämpas på rättvisa.
Vår strategi är löst inspirerad av idén om "rättvis positiva åtgärder" i REF, som försöker uppnå både statistisk paritet och individuell rättvisa.
Fairness through awareness
{'venue': "ITCS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}