| 研究課題/領域番号 |
18H03300
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
神嶌 敏弘 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (50356820)
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| 研究分担者 |
馬場 雪乃 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40711453)
鹿島 久嗣 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80545583)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
10,660千円 (直接経費: 8,200千円、間接経費: 2,460千円)
2020年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2019年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 公平性 / クラウドソーシング / 機械学習 / データマイニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，公平性を保証するために，社会的にセンシティブな性別や人種などの特徴と与信や採用などの判断とが統計的に独立となるようにする公平性配慮型機械学習を扱う．観測されたデータで予測精度を評価していたが，これは不公平な決定結果であり，真に公平な決定結果ではどうなっていたかは観測できない．センシティブな情報の代わりに統制実験が可能な認知バイアスを利用し，真に公平な決定を擬似的に作り出したデータをクラウドソーシングを利用して作り出した．認知バイアスを除去した後に，どれだけ真の決定の情報が得られているかを調べるために安定性の概念を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習の公平性については2011年から取り組んでいるが，2016年の米大統領選や，欧州のGDPR試行に伴い注目され，世界的に研究が拡大している研究分野である．しかしながら，本当はあるべき公平な決定というものが観測できない根本的な制限がある．この制限に対して，センシティブ情報の代用として認知バイアスを利用して，人工的にデータと収集するという手段で挑んだのが本研究である．
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