关于大数据算法差异化影响评估中公平性标准的研究论文

简介：
本研究论文探讨了在大数据环境下不同算法对结果产生的差异性影响，并提出了评估这些影响时所需的公平性标准。 本段落探讨并评估了几种竞争性群体和个人的公平统计标准，并讨论了预测均等与错误率相等问题之间的数学冲突，这要求组织在选择要满足的标准上做出决定。关于如何衡量公平的问题，引发了有关反歧视法保护群体免受不利待遇和避免对个人进行任意错误分类之间争论的思考。那些采用诸如统计均等或均衡组错误率这类标准来确保社会弱势群体地位提升的数据分析师，与支持个体公正措施、旨在防止对个人做出不当判断的数据科学家之间的立场形成鲜明对比。 群体公平要求分析结果能为受保护人群提供平等的机会；而个人公平则强调预测的准确性。实现个人公正是以分类精度一致为目标，而追求群体公平可能需要在一定程度上牺牲同等准确度来保障弱势群体的利益。为了更深入地理解这两种统计概念之间的选择所反映的价值观差异，本段落将探讨这一规范维度，并将其与人们认为应基于才能和技能获得回报的原则进行对比。 文章还将通过比较罗伯特·诺齐克和约翰·罗尔斯关于奖励机制的观点，来进一步阐述这个规范层面上的分歧。此外，本段落还讨论了当前最高法院的相关裁决如何允许为实现统计均等或均衡组错误率而设计或修改算法的可能性，并提出了一个基于绩效原则例外情况下的论证框架以支持采用群体公平措施的做法。