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Fairness-aware Machine Learing Based on the Modification of Causal Graphs

Research Project

Project/Area Number 23K21700
Project/Area Number (Other) 21H03504 (2021-2023)
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023)
Section一般
Review Section Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research InstitutionYokohama National University (2024)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2021-2023)

Principal Investigator

神嶌 敏弘  横浜国立大学, 大学院工学研究院, 非常勤教員 (50356820)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 馬場 雪乃  東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (40711453)
黒木 学  横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (60334512)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥14,950,000 (Direct Cost: ¥11,500,000、Indirect Cost: ¥3,450,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Keywords機械学習 / AI倫理 / 公平性 / 因果推論 / データマイニング
Outline of Research at the Start

その結果の公平性を保ちつつ予測を行う公平性配慮型機械学習の手法開発とその検証を行う.公平性の条件を満たすように,データや学習結果を修正する方法が現状では開発されている.これに対し,因果グラフの条件付き確率表に介入する形で公平性を満たすように予測する手法を開発する.これにより,意思決定環境への柔軟な変化や,より明確な結果の説明が可能になる.また,錯視やセットメニューなど複数の要因が関係する意思決定問題についてクラウドソーシングを用いてデータを集める.このデータで,開発した手法を含めた,各種の公平性配慮型手法の性質を検証する.

Outline of Annual Research Achievements

本研究は,公平性配慮型データマイニングという機械学習分野の中でも新しい分野の研究である.この研究分野が生じた背景について述べておく.データマイニング技術の普及に伴い,与信・採用・入試など,個人の生活に大きな影響を及ぼす分野に適用されるようになった.それに伴い,人種や性別といった情報が決定に影響してしまう事例が散見されるようになった.
そこで,公平な決定が得られるように,人種や性別などの情報が,与信や採用などの決定に影響を及ぼさないように,因果グラフで表されたモデルの確率表を書き換える介入を行う方法を検討する.さらに,この介入による因果モデルの修正を,クラウドソーシングを通じて,アイテムに対する試行が,他のアイテムや認知バイアスに影響される状況や,複数の因子の影響を受ける錯視図形に対する応答に関するデータを収集することで実験的に実証もする.
2023年度は,因果モデルの理論面についての検討を行い,査読付き国際会議などに採録された.また,個別に提案されてきた各種の公平性規準を調査し,それらの間の条件の排他性や同値性などの性質を明らかにした.その他,推薦における倫理問題を扱う国際ワークショップを組織し,また国内において機械学習の公平性に関する技術情報の講演を行った.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2023年度は,因果モデルの理論面についての検討で進展があった.一方で,実験データの取得は,実験計画を策定する上で理論的な問題が見つかりその検討のため,進展が遅れている.

Strategy for Future Research Activity

2024年度は,引き続き因果モデルの理論面についての検討を行う.それと同時に,実験の計画を具体化し,データ取得を実施する.

Report

(3 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • 2022 Annual Research Report
  • 2021 Annual Research Report
  • Research Products

    (14 results)

All 2024 2023 2022 2021

All Journal Article (9 results) (of which Peer Reviewed: 9 results,  Open Access: 8 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Partially adaptive regularized multiple regression for estimating linear causal effects2024

    • Author(s)
      Hisayoshi Nanmo and Manabu Kuroki
    • Journal Title

      Proceedings of Machine Learning Research (UAI 2022)

      Volume: 180 Pages: 1456-1465

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Instrumental Variable Estimation of Average Partial Causal Effects2023

    • Author(s)
      Yuta Kawakami, Manabu Kuroki, Jin Tian
    • Journal Title

      Proceedings of Machine Learning Research (ICML 2023)

      Volume: 202 Pages: 16097-16130

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] The estimated causal effect on the variance based on the front-door criterion in Gaussian linear structural equation models: an unbiased estimator with the exact variance2023

    • Author(s)
      Kuroki Manabu、Tezuka Taiki
    • Journal Title

      Statistical Papers

      Volume: - Issue: 3 Pages: 1285-1308

    • DOI

      10.1007/s00362-023-01401-8

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] An unbiased estimator of the causal effect on the variance based on the back-door criterion in Gaussian linear structural equation models2023

    • Author(s)
      Tezuka Taiki、Kuroki Manabu
    • Journal Title

      Journal of Multivariate Analysis

      Volume: 197 Pages: 105201-105201

    • DOI

      10.1016/j.jmva.2023.105201

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Identification and Estimation of the Probabilities of Potential Outcome Types Using Covariate Information in Studies with Non-compliance2023

    • Author(s)
      Kawakami Yuta、Shingaki Ryusei、Kuroki Manabu
    • Journal Title

      Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence

      Volume: 37 Issue: 10 Pages: 12234-12242

    • DOI

      10.1609/aaai.v37i10.26442

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Probabilities of Potential Outcome Types in Experimental Studies: Identification and Estimation Based on Proxy Covariate Information2023

    • Author(s)
      Shingaki Ryusei、Kuroki Manabu
    • Journal Title

      Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence

      Volume: 37 Issue: 10 Pages: 12287-12294

    • DOI

      10.1609/aaai.v37i10.26448

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Identification and Estimation of Joint Probabilities of Potential Outcomes in Observational Studies with Covariate Information2021

    • Author(s)
      R. Shingaki and M. Kuroki
    • Journal Title

      NeurIPS 2021

      Volume: -

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Selection and integration of generalized instrumental variables for estimating total effects2021

    • Author(s)
      R. Shingaki, H. Kanda, and M. Kuroki
    • Journal Title

      Statistical Papers

      Volume: 62 Issue: 5 Pages: 2355-2381

    • DOI

      10.1007/s00362-020-01190-4

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Exact variance formula for the estimated mean outcome with external intervention based on the front-door criterion in Gaussian linear structural equation models2021

    • Author(s)
      H. Nanmo and M. Kuroki
    • Journal Title

      Journal of Multivariate Analysis

      Volume: 185 Pages: 104766-104766

    • DOI

      10.1016/j.jmva.2021.104766

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Re-formalization of Individual Fairness2023

    • Author(s)
      Toshihiro Kamishima
    • Organizer
      The 6th FAccTRec Workshop: Responsible Recommendation
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 形式的公平性規準間の不可能性に関する考察2023

    • Author(s)
      神嶌 敏弘
    • Organizer
      第37回人工知能学会全国大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] チュートリアル「機械学習と公平性」2023

    • Author(s)
      神嶌 敏弘
    • Organizer
      第29回画像センシングシンポジウム
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] チュートリアル「機械学習と公平性」2022

    • Author(s)
      神嶌 敏弘
    • Organizer
      第36回人工知能学会全国大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 基調講演「機械学習と公平性」2022

    • Author(s)
      神嶌 敏弘
    • Organizer
      ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 夏合宿
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Invited

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

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