Escalera hacia la Equidad: Conexión entre la Equidad Grupal e Individual
Stairway to Fairness: Connecting Group and Individual Fairness
August 29, 2025
Autores: Theresia Veronika Rampisela, Maria Maistro, Tuukka Ruotsalo, Falk Scholer, Christina Lioma
cs.AI
Resumen
La equidad en los sistemas de recomendación (RSs) se clasifica comúnmente en equidad de grupo y equidad individual. Sin embargo, no existe un entendimiento científico establecido sobre la relación entre estos dos tipos de equidad, ya que trabajos previos sobre ambos tipos han utilizado medidas de evaluación u objetivos de evaluación diferentes para cada tipo de equidad, lo que no permite una comparación adecuada entre ambos. Como resultado, actualmente se desconoce cómo el aumento de un tipo de equidad puede afectar al otro. Para llenar este vacío, estudiamos la relación entre la equidad de grupo y la equidad individual mediante una comparación exhaustiva de medidas de evaluación que pueden aplicarse a ambos tipos de equidad. Nuestros experimentos, con 8 ejecuciones en 3 conjuntos de datos, muestran que las recomendaciones que son altamente equitativas para los grupos pueden ser muy injustas para los individuos. Este hallazgo es novedoso y útil para los profesionales de RS que buscan mejorar la equidad de sus sistemas. Nuestro código está disponible en: https://github.com/theresiavr/stairway-to-fairness.
English
Fairness in recommender systems (RSs) is commonly categorised into group
fairness and individual fairness. However, there is no established scientific
understanding of the relationship between the two fairness types, as prior work
on both types has used different evaluation measures or evaluation objectives
for each fairness type, thereby not allowing for a proper comparison of the
two. As a result, it is currently not known how increasing one type of fairness
may affect the other. To fill this gap, we study the relationship of group and
individual fairness through a comprehensive comparison of evaluation measures
that can be used for both fairness types. Our experiments with 8 runs across 3
datasets show that recommendations that are highly fair for groups can be very
unfair for individuals. Our finding is novel and useful for RS practitioners
aiming to improve the fairness of their systems. Our code is available at:
https://github.com/theresiavr/stairway-to-fairness.