공정성으로 가는 계단: 집단과 개인 공정성의 연결

초록

추천 시스템(RS)에서의 공정성은 일반적으로 그룹 공정성과 개인 공정성으로 분류됩니다. 그러나 두 공정성 유형 간의 관계에 대한 과학적 이해는 아직 확립되지 않았는데, 이는 기존 연구에서 각 공정성 유형에 대해 서로 다른 평가 지표나 평가 목표를 사용함으로써 두 유형을 적절히 비교할 수 없었기 때문입니다. 결과적으로, 한 유형의 공정성을 높이는 것이 다른 유형에 어떤 영향을 미칠지 현재로서는 알려져 있지 않습니다. 이러한 공백을 메우기 위해, 우리는 두 공정성 유형 모두에 사용할 수 있는 평가 지표들을 포괄적으로 비교함으로써 그룹 공정성과 개인 공정성의 관계를 연구합니다. 3개의 데이터셋에 걸쳐 8번의 실험을 통해, 우리는 그룹에 대해 매우 공정한 추천이 개인에게는 매우 불공정할 수 있음을 보여줍니다. 이 발견은 추천 시스템의 공정성을 개선하려는 실무자들에게 새롭고 유용한 통찰을 제공합니다. 우리의 코드는 https://github.com/theresiavr/stairway-to-fairness에서 확인할 수 있습니다.

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.

공정성으로 가는 계단: 집단과 개인 공정성의 연결

Stairway to Fairness: Connecting Group and Individual Fairness

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