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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
人類を二分する最大の分類で相関関係にあるデータが多く、区別をしなようにしたくても実際には無理って事なんだろうなあ
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。
差別ってのは男が上で女が下には限らないから、それは別に「逆」じゃないし、許されるわけでもない
現実を見てないね。男が下なら「差別」なんて言い出すヤツはいないんだよ。だからわざわざ「逆」をつけないと文脈が成立しない。
男女差別を言い出すのはフェミだけフェミは女尊男卑思想∴男が下なら理想通りだから、差別とは言わない
性別によって収入などに差が出て収入に相関する評価値を元に支払い能力を推定したら男女差が出た、みたいなしょーもない話だろこれ。男女差による収入差を性別属性で逆差別掛けて打ち消さなきゃシステム側ではこの男女差別()を打ち消すことはできないが、支払い能力に相関しない支払い能力の推定に価値は無いだろう。
医大の離職率相関属性が女性だったのと同じ。収入差や離職率の男女差解消を目指すべきなのに、それを反映した二次的な指標にケチつけて修正したところで、根本原因を放置したら余計に歪な男女差別が生まれるだけだ。
ほんとそれ。AppleもGoldmanも悪くなかった。社会的に男女の収入差が毅然として存在してたってだけだ。
実はクレジットスコアの方に男女バイアスがかかってるのでは?意図的な操作をしないとスコアに差が出るから、差が出ないように性別で係数掛けしているのかもしれない。
>仮におかしくないなら、そんな差を放置してる旧来のカード会社は限度額ミスってとっくに潰れてないとそっちのがおかしい。
日本語の使い方がおかしい
> 支払い能力に相関しない支払い能力の推定に価値は無いだろう。
経済的にはそうだね
> 二次的な指標にケチつけて修正したところで、> 根本原因を放置したら余計に歪な男女差別が生まれるだけだ。
二次的なら放置していいわけでもないけどね
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海軍に入るくらいなら海賊になった方がいい -- Steven Paul Jobs
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)
人類を二分する最大の分類で相関関係にあるデータが多く、
区別をしなようにしたくても実際には無理って事なんだろうなあ
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。
Re: (スコア:0)
正確に消費活動を反映したら逆男女差別が発生する可能性の方がむしろ大きい
Re: (スコア:0)
差別ってのは男が上で女が下には限らないから、それは別に「逆」じゃないし、許されるわけでもない
Re: (スコア:0)
現実を見てないね。
男が下なら「差別」なんて言い出すヤツはいないんだよ。
だからわざわざ「逆」をつけないと文脈が成立しない。
男女差別を言い出すのはフェミだけ
フェミは女尊男卑思想
∴男が下なら理想通りだから、差別とは言わない
Re: (スコア:0)
性別によって収入などに差が出て収入に相関する評価値を元に支払い能力を推定したら男女差が出た、みたいなしょーもない話だろこれ。
男女差による収入差を性別属性で逆差別掛けて打ち消さなきゃシステム側ではこの男女差別()を打ち消すことはできないが、
支払い能力に相関しない支払い能力の推定に価値は無いだろう。
医大の離職率相関属性が女性だったのと同じ。
収入差や離職率の男女差解消を目指すべきなのに、
それを反映した二次的な指標にケチつけて修正したところで、
根本原因を放置したら余計に歪な男女差別が生まれるだけだ。
Re: (スコア:0)
ほんとそれ。
AppleもGoldmanも悪くなかった。社会的に男女の収入差が毅然として存在してたってだけだ。
Re: (スコア:0)
クレジットスコアが大差ないにもかかわらず、収入に相関してんだかどうだかわからんが評価値を元に推定した程度の限度額が男女で全然違ってるって話。
そんな男女で統計的な差が出てくるなら、従来型のクレジットスコアでもある程度は反映できてないとおかしい。
仮におかしくないなら、そんな差を放置してる旧来のカード会社は限度額ミスってとっくに潰れてないとそっちのがおかしい。
Re: (スコア:0)
実はクレジットスコアの方に男女バイアスがかかってるのでは?
意図的な操作をしないとスコアに差が出るから、差が出ないように性別で係数掛けしているのかもしれない。
Re: (スコア:0)
>仮におかしくないなら、そんな差を放置してる旧来のカード会社は限度額ミスってとっくに潰れてないとそっちのがおかしい。
日本語の使い方がおかしい
Re: (スコア:0)
> 支払い能力に相関しない支払い能力の推定に価値は無いだろう。
経済的にはそうだね
> 二次的な指標にケチつけて修正したところで、
> 根本原因を放置したら余計に歪な男女差別が生まれるだけだ。
二次的なら放置していいわけでもないけどね