结构群体不公平:基于有效电阻的度量与缓解
社会与信息网络
2024-11-25 v3 机器学习
摘要
社交网络有助于社会资本的分布,社会资本定义为社区或社会中促进合作与集体行动的关系、信任与互惠规范。因此,社交网络中位置更好的成员受益于更快获取多样化信息以及更高的信息传播影响力。文献中已提出多种在个体层面度量社会资本的方法。然而,缺乏在群体层面量化社会资本的方法,而当群体依据受保护属性定义时这一点尤为重要。为填补此空白,我们提出以有效电阻度量节点群的社会资本,并强调考虑整个网络拓扑的重要性。基于谱图理论,我们引入三种基于有效电阻的群体社会资本度量,即群体隔离度、群体直径与群体控制力,其中群体依据受保护属性的值定义。我们将网络中不同群体间的社会资本差异称为结构群体不公平,并提议通过一种预算化边增启发式方法予以缓解,该方法系统性地提升最弱势群体的社会资本。在真实网络上的实验中,当以性别作为受保护属性时,我们揭示了显著的结构群体不公平水平,女性相比男性为最弱势群体。我们也展示了我们提出的边增方法不仅能有效缓解结构群体不公平,还能提升网络中所有群体的社会资本。
引用
@article{arxiv.2305.03223,
title = {Structural Group Unfairness: Measurement and Mitigation by means of the Effective Resistance},
author = {Adrian Arnaiz-Rodriguez and Georgina Curto and Nuria Oliver},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03223},
year = {2024}
}
备注
Accepted at International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM) 2025. Please cite accordingly