HCIR輪読会2021 フェアネス 書籍紹介 // HCIR Group Reading 2021 on Fairness: Book Introduction

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1. HCIRリサーチユニット輪読会 2021
   Fairness and Discrimination in Information
   Access Systems
   Ekstrand, M.D., Das, A., Burke, R., and Diaz, F.
   文献紹介
   発表者：上保 秀夫（筑波大）
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2. 著者情報
   2021年6月現在
   Michael D. Ekstrand (Assitant Professor, Boise State University)
   Anubrata Das (PhD Student, University of Texas at Austin)
   Robin Burke (Professor, University of Colorado Boulder)
   Fernando Diaz (Mira / Assistant Research Director, Microsoft Research)
   HCIR輪読会2021 Ekstrand, et al.「情報アクセスシステムにおける公平性と差別性」2021.06.17
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3. 出版情報
   FnTIR: Foundations and Trends® in Information Retrieval
   Michael D. Ekstrand, Anubrata Das, Robin Burke, and Fernando Diaz. 2021. Fairness
   and Discrimination in Information Access Systems. Foundations and Trends® in
   Information Retrieval (to appear), 92 pp.
   arXiv.org
   https://arxiv.org/abs/2105.05779
   HCIR輪読会2021 Ekstrand, et al.「情報アクセスシステムにおける公平性と差別性」2021.06.17
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4. 関連資料
   SIGIR'19 チュートリアル
   ACM Fairness and Discrimination in Retrieval and Recommendation
   著者スライド
   RecSys'19 チュートリアル
   ACM Fairness and Discrimination in Recommendation and Retrieval
   著者スライド
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5. 要旨
   Fairness and Discrimination: 公平性と差別性
   公平性や無差別性という概念は機械学習システムの研究において開発されてき
   たが、これらを情報推薦、情報検索、その他の情報アクセスシステムの文脈で
   調査・適用していく際には独特の課題が生じる。公平な情報アクセスは、公平
   な分類と多くの共通点がある。一方で、情報アクセスアプリケーションがもつ
   マルチステークホルダー性、順位付けによる解決という問題設定、パーソナラ
   イゼーションの中心性、そしてユーザ応答の作用等が、公平性の種別と運用方
   法を正確に特定する作業を複雑にしている。したがって、これらの測定や促進
   も困難である。
   HCIR輪読会2021 Ekstrand, et al.「情報アクセスシステムにおける公平性と差別性」2021.06.17
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6. 要旨
   このモノグラフでは、公平な情報アクセスの様々な次元に関する分類法を提示
   し、この新しく急速に成長している話題に関するこれまでの文献を調査してい
   る。また、情報アクセスとアルゴリズムによる公平性について簡単に紹介する
   ことで、いずれかの分野に経験を持つ研究者が両者の接点について学びたいと
   思ったときに、利用しやすいようにしています。最後に、公平な情報アクセス
   に関するいくつかの未解決の問題と、この分野の研究にどのように取り組むべ
   きかについて提案します。
   HCIR輪読会2021 Ekstrand, et al.「情報アクセスシステムにおける公平性と差別性」2021.06.17
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7. 1.4 How to Use This Monograph
   本書の使い方
   対象読者
   情報検索、推薦システム、および関連分野の研究者、エンジニア、学生
   で、公平性、バイアス、および差別に関する文献を理解し、それを自分の
   仕事にどのように適用するかを知りたい人
   アルゴリズムフェアネスの研究者で、IAシステムを理解し、既存のフェア
   ネス概念がこのようなアプリケーションにどのように適用されるか、ある
   いは適用されないかを知りたい人、フェアネス研究の視点からIAシステム
   がもたらす独自性について理解したい人
   HCIR輪読会2021 Ekstrand, et al.「情報アクセスシステムにおける公平性と差別性」2021.06.17
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8. 1.4 How to Use This Monograph
   第4章が本書の要であり、他の章を結びつけています。
   後続の章では、第4章で議論されている問題についての文献調査の形で詳
   細を説明
   前の章では、それを理解するために必要な背景を設定しています。
   時間を節約したい読者には、第2章と第3章で必要な背景を確認し、第4章
   を読み、自分の仕事に関連する後続の章を読むことをお勧めします。
   HCIR輪読会2021 Ekstrand, et al.「情報アクセスシステムにおける公平性と差別性」2021.06.17
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9. 1.4 How to Use This Monograph
   章構成
   第2章では、情報アクセスシステムの基礎を再確認する。これは、情報検
   索や推薦システムの研究者のほとんどにとってのおさらいになるだろう。
   第3章では、機械学習全般、特に分類における公平性の研究を概観してい
   ます。アルゴリズム的な公平性の研究者にとっては、この章は復習。
   第4章では、公平な情報アクセスの問題領域を明らかにし、情報アクセス
   システムにおける差別や関連する弊害を評価し、取り除くための問題を多
   面的に分類しています。
   HCIR輪読会2021 Ekstrand, et al.「情報アクセスシステムにおける公平性と差別性」2021.06.17
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10. 1.4 How to Use This Monograph
    章構成（続き）
    第5章から第7章では、情報アクセスにおける公平性に関するこれまでの文
    献の中で重要な概念を調査し、第4章で指摘された問題の多くに取り組む
    研究を紹介しています。
    第8章では、今後の課題に目を向け、公平な情報アクセスに関する研究や
    エンジニアリングのためのヒントを提供し、本稿のまとめとしている。
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11. 構成
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12. Colophon
    Visual Studio Code
    https://code.visualstudio.com/
    Marp
    
    https://marp.app/
    Lorem Picsum
    
    https://picsum.photos/
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