Placering av människor och objekt är kärnan i urvals-, match-making- och rekommendationssystem, allt från anställningsplatser till delning av ekonomiska plattformar. Eftersom rangordnade positioner påverkar den uppmärksamhet som de rangordnade personerna får, kan fördomar i rangordningen leda till orättvis fördelning av möjligheter och resurser såsom jobb eller inkomster. I detta dokument föreslås nya åtgärder och mekanismer för att kvantifiera och mildra orättvisor från en bias som är inneboende i alla rangordningar, nämligen den snedvridning av ställningen som leder till att oproportionerligt mindre uppmärksamhet ägnas åt lågrankade ämnen. Vår strategi skiljer sig från den senaste tidens strategier för rättvis rangordning på två viktiga sätt. För det första mäter befintliga verk orättvisa i ämnesgrupper, medan våra åtgärder fångar orättvisa i enskilda ämnen, och som sådana subsumera grupporättvisa. För det andra, eftersom ingen enskild rankning kan uppnå individuell uppmärksamhet rättvisa, föreslår vi en ny mekanism som uppnår amorterad rättvisa, där uppmärksamhet ackumuleras över en rad rankningar är proportionell mot ackumulerad relevans. Vi formulerar utmaningen att uppnå amortized individuell rättvisa med förbehåll för begränsningar på rankning kvalitet som en online optimering problem och visa att det kan lösas som ett heltal linjärt program. Vår experimentella utvärdering visar att orättvis uppmärksamhetsfördelning i ranking kan vara betydande, och visar att vår metod kan förbättra individuell rättvisa samtidigt som hög rankning kvalitet.
Problemet med att uppnå individuell rättvisa i rangordningen, tillsammans med en mekanism för att uppnå avkortad individuell rättvisa, har föreslagits i Ref.
Equity of Attention: Amortizing Individual Fairness in Rankings
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}