A Responsive Engagement Approach to Promote the Development of ‘Fairer’ Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
There is much contemporary concern about ‘unfairness’ in algorithmic systems. Public controversies have arisen over lack of transparency and accountability in the development and application of algorithmic systems, as well as their potential to produce outcomes that are systematically unfavourable to certain groups. As a result, a variety of fairness criteria and metrics have been proposed to guide the development of algorithmic systems. However, it is unclear whether and how wider society can be involved in deciding which of these different fairness criteria should be favoured. Our work addresses this question by drawing on Responsible Innovation (RI) and ‘society in the loop’ (STIL) approaches. These suggest that the development of ‘fairer’ algorithmic systems may be facilitated through responsive engagement with societal stakeholders. We conducted an exploratory study to determine whether it is possible to present a complex set of algorithms to lay stakeholders in a way that enables them to make informed decisions about them. We presented participants with two limited resource allocation scenarios and a set of algorithms; we then asked them to select which of the algorithms they most and least preferred for the allocation. We collected quantitative data recording participant selections and qualitative data capturing how participants explained and justified their selections. We found that participants were able to meaningfully interrogate the algorithms presented to them and displayed grounded understanding of the consequences of different selections. Whilst there was no overall consensus in either scenario, participants displayed patterns in their reasoning. They consistently treated their decisions as contingent on specific understandings of fairness and context, and different interpretations of these matters accounted for different preference selections. These insights and the approach itself can be incorporated into co design processes for contemporary algorithmic systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».