Die Rolle der Wahrnehmung bei automatisierten Entscheidungen
Wie Wahrnehmung Entscheidungen in automatisierten Systemen prägt.
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Inhaltsverzeichnis
- Der Einfluss von Wahrnehmung in automatisierten Entscheidungsfindungssystemen
- Wahrnehmung formal definieren
- Beladene Merkmale und ihre Rolle
- Zwei Arten der ursächlichen Wahrnehmung
- Unzuverlässige Wahrnehmung
- Inkonsistente Wahrnehmung
- Beispiele für Wahrnehmung in der Praxis
- Einen Rahmen für Wahrnehmung schaffen
- Auswirkungen auf Fairness
- Zukunftsausblick
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Wahrnehmung ist, wie wir Informationen interpretieren. Verschiedene Leute können dasselbe sehen, aber unterschiedlich verstehen. Das kann zu unterschiedlichen Entscheidungen basierend auf denselben Daten führen. Das ist besonders wichtig in Entscheidungsfindungssystemen, wo Algorithmen auf Dateninputs basierend Entscheidungen treffen.
Der Einfluss von Wahrnehmung in automatisierten Entscheidungsfindungssystemen
Automatisierte Entscheidungsfindungssysteme (ADM) nutzen Daten, um Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen. Allerdings spielt Wahrnehmung eine grosse Rolle dabei, wie Entscheidungen von verschiedenen Leuten interpretiert werden. Das kann die Fairness dieser Systeme beeinflussen, weil Fairness je nach Perspektive variieren kann.
Wahrnehmung wird durch den Hintergrund, die Erfahrungen und den gesellschaftlichen Kontext einer Person geprägt. Zum Beispiel können zwei Leute dasselbe Jobangebot anschauen, aber die Qualifikationen unterschiedlich bewerten, basierend auf ihren bisherigen Erfahrungen oder Vorurteilen. Diese Differenz in der Interpretation ist entscheidend, wenn es darum geht, wie fair ein ADM-System in seinem Entscheidungsprozess ist.
Wahrnehmung formal definieren
Um Wahrnehmung besser zu verstehen, müssen wir ein Konzept erstellen, das erklärt, wie einzelne Personen Informationen interpretieren. Das beinhaltet das Erkennen, dass verschiedene Leute einzigartige Perspektiven basierend auf ihren Erfahrungen haben, die ihre Entscheidungen formen.
Eine Möglichkeit, darüber nachzudenken, ist durch Beispiele. Wenn zwei Zulassungsbeamte die gleichen College-Bewerbungen anschauen, können ihre Interpretationen je nach Hintergrund unterschiedlich sein. Wenn ein Beamter aus einem wohlhabenden Gebiet kommt, kann er Bewerber aus ähnlichen Verhältnissen positiver bewerten als solche aus weniger wohlhabenden Gebieten. Das kann zu voreingenommenen Entscheidungen führen.
Beladene Merkmale und ihre Rolle
Einige Merkmale, wie Rasse, Geschlecht oder sozioökonomischer Status, können beeinflussen, wie Einzelpersonen Informationen wahrnehmen. Diese werden als beladene Merkmale bezeichnet, weil sie starke Reaktionen und Vorurteile hervorrufen können. Zum Beispiel, wenn der Name eines Bewerbers darauf hindeutet, dass er aus einem bestimmten ethnischen Hintergrund kommt, könnte das beeinflussen, wie ein Personalverantwortlicher seine Qualifikationen bewertet.
Beladene Merkmale können Wahrnehmungen schaffen, die zu unfairen Vorteilen oder Nachteilen in Entscheidungsprozessen führen. Wenn diese Merkmale vorhanden sind, können Menschen unbewusst andere basierend auf ihren Interpretationen bevorzugen oder diskriminieren.
Zwei Arten der ursächlichen Wahrnehmung
Ursächliche Wahrnehmung bezieht sich darauf, wie Individuen Ursache-Wirkungs-Beziehungen innerhalb von Informationen interpretieren. Es gibt zwei Hauptarten der ursächlichen Wahrnehmung:
Unzuverlässige Wahrnehmung
Bei unzuverlässiger Wahrnehmung sind sich die Individuen über die zugrunde liegenden ursächlichen Beziehungen hinter den Informationen nicht einig. Zum Beispiel, wenn eine Person glaubt, dass gute Noten das Ergebnis harter Arbeit sind, während eine andere denkt, sie seien dem Privileg zu verdanken, interpretieren sie dieselben Daten unterschiedlich.
Inkonsistente Wahrnehmung
Inkonsistente Wahrnehmung tritt auf, wenn sich die Individuen über die ursächlichen Beziehungen einig sind, aber über die Auswirkungen dieser Beziehungen unterschiedlicher Meinung sind. Zum Beispiel könnten zwei Personen zustimmen, dass sozioökonomischer Status die Bildungsergebnisse beeinflusst, aber einer könnte glauben, dass es ein bedeutender Faktor ist, während der andere denkt, dass er weniger wichtig ist. Diese Meinungsverschiedenheit führt zu unterschiedlichen Wahrnehmungen von Fairness und Vorurteilen in der Entscheidungsfindung.
Beispiele für Wahrnehmung in der Praxis
Stell dir einen Bewerbungsprozess für ein College vor. Ein Zulassungsbeamter muss zwischen zwei gleich qualifizierten Bewerbern wählen. Wenn einer der Bewerber aus einem wohlhabenden Viertel kommt und der andere aus einem einkommensschwachen Gebiet, könnte die Wahrnehmung des Beamten von diesen Bewerbern durch ihren Hintergrund beeinflusst werden. Der Beamte könnte unbewusst den wohlhabenden Bewerber aufgrund von Stereotypen oder Vorurteilen, die mit seinem Viertel verbunden sind, bevorzugen.
In einem anderen Fall, nehmen wir einen Einstellungsprozess. Wenn ein Arbeitgeber einen Lebenslauf von einem Kandidaten sieht, dessen Name oft mit einer bestimmten Ethnie assoziiert wird, könnte er vorgefasste Meinungen über die Fähigkeiten dieses Kandidaten haben. Das könnte zu unfairer Behandlung führen, da die Wahrnehmung des Arbeitgebers möglicherweise nicht mit den Qualifikationen des Kandidaten übereinstimmt.
Einen Rahmen für Wahrnehmung schaffen
Um die Herausforderungen durch unterschiedliche Wahrnehmungen zu bewältigen, brauchen wir einen Rahmen, der es uns ermöglicht, zu verstehen und zu analysieren, wie Individuen Informationen interpretieren. Dieser Rahmen sollte die verschiedenen Einflüsse auf Wahrnehmung berücksichtigen, wie beladene Merkmale und individuelle Erfahrungen.
Kategorisierung: Individuen kategorisieren Informationen basierend auf ihren Erfahrungen. Jeder hat eine Reihe von Beschreibungen, die er verwendet, um Bewerber zu klassifizieren. Zum Beispiel könnte ein Beamter Kandidaten nach ihren akademischen Leistungen kategorisieren, während ein anderer ihren sozioökonomischen Hintergrund berücksichtigt.
Bedeutung: Das betrifft, wie Individuen den Informationen, die sie erhalten, Bedeutung verleihen. Die Art und Weise, wie ein Beamter die Bedeutung der Leistungen eines Bewerbers interpretiert, kann sich von der Perspektive eines anderen Beamten unterscheiden. Das führt zu unterschiedlichen Interpretationen derselben Daten.
Auswirkungen auf Fairness
Wahrnehmung zu verstehen hilft, die Bedeutung von Fairness in ADM-Systemen hervorzuheben. Wenn mehrere Interpretationen existieren, kann Fairness nicht einfach nur bedeuten, standardisierte Verfahren zu befolgen. Stattdessen erfordert es, die verschiedenen Sichtweisen aller Beteiligten zu erkennen.
Um Fairness zu gewährleisten, sollten ADM-Systeme die verschiedenen Interpretationen, die durch individuelle Erfahrungen und beladene Merkmale entstehen, berücksichtigen. Modelle zu trainieren, um sich dieser Unterschiede bewusst zu sein, kann helfen, ausgewogenere Ergebnisse zu erzielen.
Zukunftsausblick
Für die Zukunft müssen wir uns bemühen, ein nuancierteres Verständnis von Wahrnehmung in Entscheidungsfindungssysteme zu integrieren. Das bedeutet, Modelle zu entwickeln, die besser erkennen und auf unterschiedliche Wahrnehmungen reagieren können, insbesondere in Bezug auf sensible Merkmale.
Darüber hinaus sollten Forscher untersuchen, wie man Vorurteile, die aus Wahrnehmung resultieren, verringern kann. Indem wir uns auf die Faktoren konzentrieren, die zu voreingenommenen Interpretationen führen, können wir daran arbeiten, Systeme zu schaffen, die fairer und inklusiver sind.
Fazit
Zusammenfassend spielt Wahrnehmung eine entscheidende Rolle dabei, wie wir Informationen interpretieren und Entscheidungen treffen. Indem wir ihre Rolle, insbesondere in ADM-Systemen, verstehen, können Organisationen Schritte unternehmen, um fairere Entscheidungsprozesse zu schaffen. Für die Zukunft ist es wichtig, die vielen Einflüsse auf Wahrnehmung zu berücksichtigen und wie sie unser Verständnis von Fairness in verschiedenen Kontexten formen können.
Titel: Causal Perception
Zusammenfassung: Perception occurs when two individuals interpret the same information differently. Despite being a known phenomenon with implications for bias in decision-making, as individual experience determines interpretation, perception remains largely overlooked in machine learning (ML) research. Modern decision flows, whether partially or fully automated, involve human experts interacting with ML applications. How might we then, e.g., account for two experts that interpret differently a deferred instance or an explanation from a ML model? To account for perception, we first need to formulate it. In this work, we define perception under causal reasoning using structural causal models (SCM). Our framework formalizes individual experience as additional causal knowledge that comes with and is used by a human expert (read, decision maker). We present two kinds of causal perception, unfaithful and inconsistent, based on the SCM properties of faithfulness and consistency. Further, we motivate the importance of perception within fairness problems. We illustrate our framework through a series of decision flow examples involving ML applications and human experts.
Autoren: Jose M. Alvarez, Salvatore Ruggieri
Letzte Aktualisierung: 2024-05-22 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2401.13408
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.13408
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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