Räumliche Gerechtigkeit in Entscheidungssystemen ansprechen

Entscheidungssysteme, die Daten nutzen, sind in verschiedenen Bereichen, insbesondere im Wohnungs- und Versicherungswesen, alltäglich geworden. Mit dem Wachstum dieser Systeme gibt es zunehmende Bedenken hinsichtlich der Fairness, besonders wie der Standort Entscheidungen beeinflusst. Dieses Papier konzentriert sich auf "räumliche Fairness", die untersucht, wie Vorurteile im Zusammenhang mit geografischen Standorten Einzelpersonen beeinflussen können, insbesondere solche aus geschützten Gruppen wie rassischen Minderheiten oder einkommensschwachen Familien.

#Der Bedarf an räumlicher Fairness

Obwohl bereits Anstrengungen unternommen wurden, um Fairness in der künstlichen Intelligenz (KI) hinsichtlich persönlicher Merkmale wie Rasse und Geschlecht zu gewährleisten, wird der Standort oft übersehen. Standorte können unbeabsichtigt Vorurteile gegenüber geschützten Merkmalen offenbaren. Zum Beispiel können historisch nach Rasse segregierte Nachbarschaften weiterhin Entscheidungsprozesse beeinflussen. Ein prominentes Beispiel ist die Hypothekenbranche, wo Leute aus bestimmten Gegenden aufgrund der historischen Korrelation zwischen Standort und Rasse Diskriminierung erfahren können.

Die Argumentation hier ist, dass Fairness auch standortbezogene Probleme berücksichtigen sollte. Historische Praktiken wie Redlining, die bestimmten Nachbarschaften aufgrund ihrer rassischen Zusammensetzung finanzielle Dienstleistungen verwehrten, haben auch heute noch Auswirkungen. Selbst wenn Gesetze existieren, um Diskriminierung zu verhindern, können Vorurteile durch indirekte Mittel, wie den Einfluss des Standorts auf Entscheidungsprozesse, bestehen bleiben.

#Juristischer Hintergrund

In den USA gibt es zwei Hauptformen von Diskriminierung: unterschiedliche Behandlung und unterschiedliche Auswirkungen. Unterschiedliche Behandlung bezieht sich auf absichtliche Diskriminierung, während unterschiedliche Auswirkungen auf unbeabsichtigte Diskriminierung hinweisen, die dennoch zu unfairen Ergebnissen für Geschützte Gruppen führen kann. Gesetze wurden erlassen, um Menschen vor Diskriminierung aufgrund spezifischer Merkmale wie Rasse, Geschlecht und nationaler Herkunft zu schützen. Allerdings hat die standortbezogene Diskriminierung nicht die gleiche Aufmerksamkeit erhalten, obwohl sie ebenso schädliche Folgen haben kann.

#Historischer Kontext der Standortvorurteile

Die Geschichte der räumlichen Segregation in den USA hat zu weit verbreiteter standortbezogener Diskriminierung geführt. Zum Beispiel werden bestimmte Gemeinschaften, insbesondere solche, die überwiegend von rassischen Minderheiten bewohnt werden, oft mit geringeren wirtschaftlichen Chancen assoziiert. Dies hat langfristige Auswirkungen auf den Zugang der Bewohner zu wichtigen Dienstleistungen wie Bildung und Gesundheitsversorgung. Es schafft einen Teufelskreis der Armut, der schwer zu durchbrechen ist und diese Ungleichheiten weiter verfestigt.

#Herausforderungen mit räumlichen Daten

Die Analyse von räumlichen Daten bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Geografische Informationen sind oft zweidimensional, was sie komplexer macht als andere Datentypen. Der Detaillierungsgrad räumlicher Daten variiert ebenfalls, da sie auf unterschiedliche Weise dargestellt werden können – blockweise, nach Nachbarschaften oder über grössere Volkszählungsgebiete. Diese Variabilität kann zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen über Fairness führen, je nachdem, wie die Daten analysiert werden.

Eine weitere Herausforderung ist die Komplexität, Distanzen im räumlichen Kontext zu messen. Einfache Messungen, wie die Luftlinie, spiegeln möglicherweise nicht die tatsächliche Reise zwischen zwei Punkten wider, insbesondere wenn man Strassennetze und Reisezeiten berücksichtigt. Das ist entscheidend, um Themen wie den Zugang zu Dienstleistungen zu verstehen.

#Einzigartige Probleme in der räumlichen Analyse

Geografische Räume sind kontinuierlich, was bedeutet, dass sie sich nicht sauber in verschiedene Kategorien aufteilen lassen, wie viele andere Variablen. Diese Kontinuität fügt der Analyse zusätzliche Komplexität hinzu, da das Definieren von Grenzen und das Bestimmen von Fairness subjektiver werden kann. Es gibt auch das "modifiable areal unit problem" (MAUP), das zeigt, dass die Art und Weise, wie wir Daten gruppieren, die Ergebnisse, die wir sehen, verändern kann. Zum Beispiel können unterschiedliche Formen oder Grössen von Nachbarschaften zu verschiedenen Interpretationen von Fairness und Diskriminierung führen.

Räumliche Autokorrelation ist ein weiterer Aspekt, den man berücksichtigen sollte. Nahegelegene Standorte teilen oft ähnliche Merkmale, was traditionelle statistische Methoden verzerren kann. Aktuelle Methoden berücksichtigen diese räumliche Abhängigkeit möglicherweise nicht effektiv, was zu irreführenden Schlussfolgerungen führt.

#Einschränkungen bestehender Fairness-Definitionen

Versuche, räumliche Fairness zu definieren, waren nicht immer erfolgreich. Viele aktuelle Definitionen halten rechtlichen Prüfungen nicht stand und adressieren nicht die einzigartigen Herausforderungen im Zusammenhang mit räumlichen Daten. Einige bisher vorgeschlagene Techniken haben nicht nachgewiesen, dass sie Vorurteile basierend auf dem Standort effektiv mindern können.

Eine der wesentlichen Bedenken ist, dass viele Studien zur räumlichen Fairness nicht bewiesen haben, dass ihre Methoden unfairness tatsächlich reduzieren. Es fehlt an empirischen Belegen, die Veränderungen in den Ergebnissen für geschützte Gruppen nach Anwendung von Fairness-Techniken zeigen.

#Richtlinien für zukünftige Forschung

Um effektiv im Bereich der räumlichen Fairness voranzukommen, sollten Forscher mehrere Leitprinzipien berücksichtigen:

1. Schliesse den Kreis: Zukünftige Studien müssen zeigen, dass ihre Methoden negative Auswirkungen auf geschützte Klassen reduzieren. Dazu gehört empirisches Testen, um Veränderungen in der Fairness und Abwägungen mit anderen wichtigen Metriken wie Genauigkeit zu zeigen.

2. Vermeide unterschiedliche Auswirkungen: Die Forschung sollte bewerten, ob die vorgeschlagenen Methoden unbeabsichtigt einige geschützte Gruppen schädigen. Techniken zur Überwachung und Bewertung solcher Auswirkungen müssen entwickelt und verfeinert werden.

3. Betrachte den Standort als geschütztes Merkmal: Den Standort als unveränderlichen Aspekt der Identität zu betrachten, wird helfen, Vorurteile effektiver anzugehen. Es ist entscheidend zu erkennen, dass Einzelpersonen ihren Wohnort oft nicht ändern können, insbesondere wenn dies mit dem sozioökonomischen Status verbunden ist.

4. Gegengewicht zu MAUP: Forscher sollten sich des MAUP bewusst sein und versuchen, seine Auswirkungen auf die Analyse zu minimieren. Die Nutzung bestehender Methoden aus der Geografie kann helfen, diese Probleme zu mindern.

5. Unterschiedliche Ansätze für öffentliche und private Sektoren: Es besteht die Notwendigkeit, spezifische Definitionen von räumlicher Fairness zu schaffen, die auf die Bedürfnisse des öffentlichen und privaten Sektors unterschiedlich eingehen, angesichts ihrer unterschiedlichen Ziele und gesetzlichen Verpflichtungen.

6. Werkzeuge zur Messung räumlicher Ungleichheiten: Jede Definition von räumlicher Fairness sollte auch als Werkzeug zur Überprüfung von Ungleichheiten fungieren. Aktuelle Methoden sollten daraufhin evaluiert werden, ob sie in der Lage sind, Vorurteile in realen Szenarien effektiv zu messen.

7. Umwelt-, Sozial- und WirtschaftsFaktoren einbeziehen: Forschungsarbeiten zur Fairness sollten nicht im luftleeren Raum existieren. Langfristige Probleme in der öffentlichen Politik und wirtschaftlichen Entwicklung im Zusammenhang mit dem Standort sollten die Arbeit leiten. Durch die Integration dieser Disziplinen kann die Forschung zu praktischen Anwendungen beitragen, die Ungleichheiten verringern.

#Fazit

Die Auseinandersetzung mit räumlicher Fairness ist entscheidend für die Entwicklung einer gerechten und gleichen Gesellschaft. Während KI und datengestützte Systeme weiterhin unsere Welt prägen, ist es wichtig, sicherzustellen, dass diese Systeme bestehende Vorurteile nicht perpetuieren. Indem die einzigartigen Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Standort berücksichtigt und umfassende Richtlinien gefordert werden, können Forscher daran arbeiten, die unfairen Auswirkungen räumlicher Vorurteile zu mindern.

#Einflussbeschreibung

Dieses Papier fordert dazu auf, der räumlichen Fairness in der maschinellen Lernforschung Beachtung zu schenken und zukünftige Forschungen anzuregen, um standortbezogene Vorurteile anzugehen. Die gesellschaftlichen Folgen dieser Vorurteile sind erheblich und müssen interdisziplinär angegangen werden, um gerechtere Systeme für alle zu schaffen.