Classifiche eque nei sistemi di apprendimento per la classificazione
Un nuovo metodo bilancia rilevanza e giustizia nei sistemi di ranking.
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Indice
I sistemi di apprendimento al ranking (LTR) vengono usati per ordinare gli oggetti in base a quanto siano rilevanti per certe ricerche. Le applicazioni comuni includono raccomandazioni di lavoro, ricerche di prodotti e articoli di notizie. Tuttavia, concentrarsi solo sulla Rilevanza può creare problemi, specialmente per gruppi di oggetti sotto-rappresentati. Se l'algoritmo è addestrato con dati distorti, potrebbe non rappresentare la vera rilevanza, portando a risultati ingiusti.
Sfide nei Sistemi di Ranking
Una delle principali sfide con i sistemi di ranking è il rischio di bias. Ad esempio, se un sistema di raccomandazione di lavoro favorisce Candidati di un certo gruppo demografico, potrebbe danneggiare involontariamente quelli di gruppi minoritari. Questo può succedere perché i dati storici riflettono bias sociali. In questo scenario, la performance dell'algoritmo può risentirne, perché potrebbe dare priorità a certi gruppi rispetto ad altri, rinforzando stereotipi esistenti.
Lavori precedenti hanno cercato di affrontare la giustizia nel ranking assicurando che diversi gruppi siano rappresentati equamente. Questi metodi di solito funzionano regolando come vengono elaborati i ranking dopo che sono stati generati, il che potrebbe non funzionare sempre bene per l'addestramento di modelli specificamente pensati per tenere conto della giustizia fin dall'inizio.
Giustizia nell'Apprendimento al Ranking
Per affrontare questi problemi, i ricercatori hanno sviluppato metodologie di ranking equo. La giustizia nell'LTR generalmente rientra in due categorie: giustizia ex-ante, che si concentra sulla giustizia prima che i ranking siano generati, e giustizia ex-post, che assicura giustizia dopo che i ranking sono stati creati.
La giustizia ex-ante calcola la giustizia basandosi su esiti attesi. Ad esempio, può impostare regole per garantire una rappresentazione diversificata nei ranking. Al contrario, la giustizia ex-post guarda ai ranking effettivi prodotti e verifica se soddisfano criteri di giustizia.
Mentre le tecniche precedenti si sono concentrate su uno di questi tipi di giustizia, è mancato un metodo che combini efficacemente entrambi gli approcci. Questo documento propone un nuovo metodo che cerca di massimizzare la rilevanza assicurando al contempo giustizia nell'output finale dei ranking.
Il Metodo Proposto
Il metodo introdotto in questo documento si concentra sulla creazione di un nuovo obiettivo che massimizza la rilevanza mantenendo la giustizia di gruppo nei ranking. Questo significa che prenderà in considerazione solo i ranking che si allineano con criteri di rappresentazione specificati.
Utilizziamo un Modello di ranking specifico noto come Plackett-Luce (PL), popolare in vari campi come statistiche e psicologia. Sviluppi recenti lo hanno reso efficiente per compiti di ranking, specialmente in ambienti online. Il modello PL ci consente di calcolare in modo efficiente come vengono classificati gli oggetti in base ai loro punteggi di rilevanza previsti.
Per superare le sfide di giustizia, aggiungiamo un passaggio nel processo di ranking per garantire che la giustizia venga presa in considerazione durante la fase di addestramento, piuttosto che solo dopo che i ranking sono stati generati. Questo consente un miglior bilanciamento tra il raggiungimento della rilevanza e l'assicurazione della giustizia.
Esempio Reale di Giustizia
Per illustrare l'importanza della giustizia nei ranking, considera una piattaforma di raccomandazione di lavoro. Supponiamo che questa piattaforma utilizzi un algoritmo per suggerire candidati ai recruiter. Se l'algoritmo favorisce candidati di un gruppo maggioritario rispetto a quelli di un gruppo minoritario, potrebbe suggerire molti più candidati dal gruppo favorito, anche se il gruppo minoritario ha candidati qualificati.
Per renderlo giusto ex-post, la piattaforma deve garantire che entrambi i gruppi siano rappresentati equamente nelle raccomandazioni fornite. Il metodo proposto potrebbe aiutare a raggiungere questo obiettivo considerando i criteri di giustizia durante il processo di ranking stesso.
Contributi Chiave
Il principale progresso discusso in questo metodo è la creazione di un nuovo obiettivo che si concentra su ranking rilevanti che soddisfano anche vincoli di rappresentazione. Questo modello può essere addestrato in modo efficiente per garantire che i risultati siano giusti.
Test condotti su dataset reali dimostrano che questo nuovo modello può bilanciare efficacemente giustizia e rilevanza. Gli esperimenti hanno mostrato che quando sono coinvolti dati distorti, il nostro metodo funziona ancora meglio dei modelli di ranking tradizionali che si concentrano solo sulla rilevanza.
Approcci Correlati
I metodi di ranking giusto possono essere categorizzati in due tipi: metodi in elaborazione e metodi post-elaborazione. I metodi in elaborazione adattano il modello di ranking durante l'addestramento per includere la giustizia. D'altra parte, i metodi post-elaborazione alterano l'output dopo che i ranking sono stati generati.
Sebbene la post-elaborazione possa raggiungere la giustizia ex-post, non sempre tiene conto di come è stato addestrato il modello. Questo documento introduce un metodo che combina entrambi gli approcci per ottenere risultati migliori.
Modello di Giustizia di Gruppo Proposto
Il nuovo modello Group-Fair-Plackett-Luce (Group-Fair-PL) migliora il modello di ranking PL introducendo un processo a due fasi. La prima fase campiona le assegnazioni di gruppo, e la seconda fase genera ranking basati su queste assegnazioni. Questa struttura consente al modello di concentrarsi sulla generazione di ranking giusti senza compromettere la rilevanza.
Il nostro modello Group-Fair-PL garantisce che il processo di campionamento si allinei con i criteri di giustizia, portando a ranking complessivamente migliori. Il design assicura che le persone di diversi gruppi abbiano una possibilità equa di essere rappresentate nelle posizioni di vertice.
Efficienza del Modello Group-Fair-PL
Il modello proposto è stato progettato per essere efficiente sia nel campionamento che nell'addestramento. Sebbene i vincoli di giustizia possano essere rigorosi, abbiamo garantito che il processo rimanga gestibile a livello computazionale. Il metodo consente calcoli efficienti per i gradienti necessari per aggiornare i parametri del modello.
Questa efficienza è vitale, in quanto minimizza il tempo impiegato durante l'addestramento mantenendo un focus sulla giustizia e sulla rilevanza.
Risultati Sperimentali
Per convalidare l'efficacia del nostro metodo proposto, sono stati condotti esperimenti utilizzando tre dataset reali: German Credit, MovieLens e HMDA. I risultati hanno mostrato che il modello Group-Fair-PL garantisce giustizia mentre ottiene una maggiore rilevanza rispetto ai modelli di ranking tradizionali.
Gli esperimenti hanno incluso anche scenari in cui è stato introdotto bias implicito nei dati di addestramento. Il nostro modello ha comunque superato i modelli esistenti sia in giustizia che in rilevanza in questi test.
Risultati
Il modello Group-Fair-PL ha costantemente ottenuto buone prestazioni, garantendo il miglior bilanciamento tra rilevanza e giustizia. Anche in presenza di bias, il modello ha ridotto efficacemente gli esiti distorti mantenendo punteggi di rilevanza solidi.
Nei casi senza alcun bias, il modello ha comunque prodotto ranking equi, dimostrando la sua forza in entrambe le situazioni.
Conclusione
Questa ricerca introduce un approccio innovativo ai sistemi di apprendimento al ranking, concentrandosi sul raggiungimento contemporaneo di giustizia e rilevanza. Il nuovo modello Group-Fair-PL rappresenta un passo significativo per creare sistemi di ranking equi che non compromettono la qualità dei risultati.
Lavori futuri potrebbero espandere questo framework per incorporare modelli di ranking più complessi, migliorando ulteriormente la sua applicabilità in vari settori. Affrontando la giustizia nei sistemi di ranking, possiamo contribuire a creare una rappresentazione più equa di gruppi diversi in numerose applicazioni reali.
Titolo: Optimizing Group-Fair Plackett-Luce Ranking Models for Relevance and Ex-Post Fairness
Estratto: In learning-to-rank (LTR), optimizing only the relevance (or the expected ranking utility) can cause representational harm to certain categories of items. Moreover, if there is implicit bias in the relevance scores, LTR models may fail to optimize for true relevance. Previous works have proposed efficient algorithms to train stochastic ranking models that achieve fairness of exposure to the groups ex-ante (or, in expectation), which may not guarantee representation fairness to the groups ex-post, that is, after realizing a ranking from the stochastic ranking model. Typically, ex-post fairness is achieved by post-processing, but previous work does not train stochastic ranking models that are aware of this post-processing. In this paper, we propose a novel objective that maximizes expected relevance only over those rankings that satisfy given representation constraints to ensure ex-post fairness. Building upon recent work on an efficient sampler for ex-post group-fair rankings, we propose a group-fair Plackett-Luce model and show that it can be efficiently optimized for our objective in the LTR framework. Experiments on three real-world datasets show that our group-fair algorithm guarantees fairness alongside usually having better relevance compared to the LTR baselines. In addition, our algorithm also achieves better relevance than post-processing baselines, which also ensures ex-post fairness. Further, when implicit bias is injected into the training data, our algorithm typically outperforms existing LTR baselines in relevance.
Autori: Sruthi Gorantla, Eshaan Bhansali, Amit Deshpande, Anand Louis
Ultimo aggiornamento: 2023-08-25 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2308.13242
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.13242
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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