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他の男女でも同じような傾向なら直接的ではないにせよ性別を判別できるような情報が使われているという事ですかね
かなり端折って大雑把に言ってしまえば(つまり正確性には欠けるよ)…、
市場に男性向け、女性向けというジャンル分けがるように、消費活動を比較すると男性という集合と女性という集合では決定的な差がある。#ある・ないの差ではなく大小の差
ここに社会的要因による違い…例えば女性は男性に比べ企業就職率が低い、離職率が高い、出世による昇給などの事例が少ない等で平均収入が少ない、収入帯の最繁値が低い、安定した生涯収入を確保できる率が低いとなったとき、仮に性別のデータがなくても「この消費活動(女性に多い)の人は収入低いし将来個人で稼いで行ける確率も低めだから、高額商品や長期ローンは勧めない方が良いかなぁ」とアルゴリズムが判断し、出力された結果に「男女差別」が反映される可能性が高まるわけだ。
男女入力せずとも「男女差別」による差は観測されグループ分けされ、その結果「男女差別」的な運用が行われる。資金調達能力で差をつけられたら、例えば学資にも差がつくし、結果平均収入が下がる。男女差別は強化される。なんちゅう負のフィードバック。男女に限らずいろんな差別が強化されちゃうぞ。
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「科学者は100%安全だと保証できないものは動かしてはならない」、科学者「えっ」、プログラマ「えっ」
具体的にどこで差が生まれたのか (スコア:0)
他の男女でも同じような傾向なら直接的ではないにせよ性別を判別できるような情報が使われているという事ですかね
Re: (スコア:0)
かなり端折って大雑把に言ってしまえば(つまり正確性には欠けるよ)…、
市場に男性向け、女性向けというジャンル分けがるように、
消費活動を比較すると男性という集合と女性という集合では決定的な差がある。
#ある・ないの差ではなく大小の差
ここに社会的要因による違い…例えば女性は男性に比べ企業就職率が低い、離職率が高い、出世による昇給などの事例が少ない等で
平均収入が少ない、収入帯の最繁値が低い、安定した生涯収入を確保できる率が低いとなったとき、
仮に性別のデータがなくても「この消費活動(女性に多い)の人は収入低いし将来個人で稼いで行ける確率も低めだから、高額商品や長期ローンは勧めない方が良いかなぁ」とアルゴリズムが判断し、
出力された結果に「男女差別」が反映される可能性が高まるわけだ。
Re:具体的にどこで差が生まれたのか (スコア:1)
男女入力せずとも「男女差別」による差は観測されグループ分けされ、その結果「男女差別」的な運用が行われる。資金調達能力で差をつけられたら、例えば学資にも差がつくし、結果平均収入が下がる。男女差別は強化される。
なんちゅう負のフィードバック。
男女に限らずいろんな差別が強化されちゃうぞ。