Diskrimineringsupptäckter från uppgifter är en viktig uppgift för datautvinning, vars mål är att identifiera mönster för olaglig och oetisk diskriminerande verksamhet mot lagskyddade grupper, t.ex. etniska minoriteter. Alla rättsligt giltiga bevis för diskriminering kräver bevis på orsakssamband, men de senaste metoderna är i huvudsak korrelationsbaserade, även om, som det är känt, korrelation inte innebär orsakssamband. I detta dokument tar vi ett principiellt kausalt förhållningssätt till diskrimineringsdetektion enligt Suppes probabilistiska orsaksteori. I synnerhet definierar vi en metod för att utifrån en uppsättning historiska beslutsunderlag extrahera de kausala strukturer som finns bland attributen i uppgifterna. Resultatet är en typ av begränsat Bayesian nätverk, som vi dub Suppes-Bayes kausal nätverk (SBCN). Därefter utvecklar vi en verktygslåda med metoder baserade på slumpmässiga promenader ovanpå SBCN, som behandlar olika rättsliga begrepp mot diskriminering, såsom direkt och indirekt diskriminering, Vår programvara tillsammans med de datauppsättningar som används i experimenten finns på http://bit.ly/1GizSIG. Gruppdiskriminering och individuell diskriminering, verkligt krav och favorisering. Våra experiment på verkliga datauppsättningar bekräftar den inferentiella kraften i vårt tillvägagångssätt i alla dessa olika uppgifter.
I REF föreslog författarna en ram baserad på Suppes-Bayes-nätverket och utvecklade flera slumpmässiga gångbaserade metoder för att upptäcka olika typer av diskriminering.
Exposing the probabilistic causal structure of discrimination
{'venue': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'journal': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}