Antagandet av automatiserat, datadrivet beslutsfattande i ett allt större antal ansökningar har gett upphov till farhågor om dess potentiella orättvisa gentemot vissa sociala grupper. I detta sammanhang har ett antal nyligen genomförda studier inriktats på att definiera, upptäcka och avlägsna orättvisor från datadrivna beslutssystem. De befintliga begreppen om rättvisa, baserade på jämlikhet (jämlikhet) i behandlingen eller resultaten för olika sociala grupper, tenderar dock att vara ganska stränga, vilket begränsar den övergripande beslutsnoggrannheten. I den här artikeln hämtar vi inspiration från den rättvisa uppdelningen och avundsfria litteraturen i ekonomi och spelteori och föreslår preferensbaserade föreställningar om rättvisa-med tanke på valet mellan olika uppsättningar av beslutsbehandlingar eller utfall, skulle varje grupp av användare kollektivt föredra sin behandling eller resultat, oavsett (skillnader)paritet jämfört med de andra grupperna. Sedan introducerar vi dragbara egenskaper för att designa konvexa marginalbaserade klassificeringar som uppfyller dessa preferensbaserade begrepp om rättvisa. Slutligen experimenterar vi med en mängd olika syntetiska och verkliga datauppsättningar och visar att preferensbaserad rättvisa möjliggör större beslutsnoggrannhet än paritetsbaserad rättvisa.
I REF definierades rättvis preferenser på grundval av begreppen rättvis uppdelning och avundsfrihet i ekonomin.
From Parity to Preference-based Notions of Fairness in Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}