본 연구는 신장 이식 과정에서 사용되는 기계 학습 기반 수락률 예측기의 공정성에 대한 일반 대중의 인식을 조사하고, 이를 바탕으로 다양한 집단 공정성 개념에 대한 사회적 선호도를 학습하는 것을 목표로 한다.
연구 과정은 다음과 같다:
Prolific 크라우드소싱 플랫폼을 통해 85명의 익명 참여자를 모집하여 신장 이식 수락률 예측기의 공정성에 대한 피드백을 수집했다.
참여자들의 다양한 집단 공정성 개념에 대한 선호도를 학습하기 위해 로짓 기반의 새로운 피드백 모델을 제안했다.
사회적 피드백 후회를 최소화하는 투영 경사 하강 알고리즘을 개발했다.
시뮬레이션 실험과 Prolific 데이터를 통해 제안된 모델과 학습 알고리즘을 검증했다.
연구 결과, 참여자들은 정확성 평등과 예측 평등을 신장 이식 과정의 핵심 공정성 개념으로 인식하고 있으며, 현재 사용 중인 수락률 예측기가 이러한 공정성 기준을 잘 충족하고 있다고 평가했다.
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by Mukund Teluk... a las arxiv.org 04-08-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.03800.pdfConsultas más profundas