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Classificações são onipresentes no mundo online hoje. À medida que passamos de encontrar livros em bibliotecas para classificar produtos, empregos, candidatos a empregos, opiniões e potenciais parceiros românticos, há um precedente substancial de que os sistemas de classificação têm uma responsabilidade não apenas para com seus usuários, mas também em relação aos itens classificados. Para abordar essas responsabilidades frequentemente conflitantes, propomos uma estrutura conceitual e computacional que permite a formulação de restrições de equidade nas classificações em termos de alocação de exposição. Como parte dessa estrutura, desenvolvemos algoritmos eficientes para encontrar classificações que maximizam a utilidade para o usuário, satisfazendo provavelmente uma noção especificável de equidade. Como os objetivos de equidade podem ser específicos da aplicação, mostramos como uma ampla gama de restrições de equidade pode ser implementada usando nossa estrutura, incluindo formas de paridade demográfica, tratamento desigual e restrições de impacto desigual. Ilustramos o efeito dessas restrições fornecendo resultados empíricos em dois problemas de classificação.
Singh et al. (Qui,) estudaram esta questão.