一种用于基于地点的算法巡警管理的去偏技术
计算机与社会
2024-01-15 v1 人工智能
摘要
近年来，数据驱动警务发生了革命性变化。随之而来的是对历史数据中的偏见如何影响算法决策的审视。在这项探索性工作中，我们引入一种用于基于地点的算法巡警管理系统的去偏技术。我们表明该技术能有效消除种族偏见特征，同时在模型中保持高准确率。最后，我们提供了一份详尽的潜在未来研究方向清单，涉及公平性和数据驱动警务领域，这些方向由本工作揭示。
引用
@article{arxiv.2401.06162,
title = {A debiasing technique for place-based algorithmic patrol management},
author = {Alexander Einarsson and Simen Oestmo and Lester Wollman and Duncan Purves and Ryan Jenkins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.06162},
year = {2024}
}
备注
20 pages (91 Appendix pages), 6 figures (20 supplementary figures), 14 supplementary tables