[4R2-OS-19] AI技術開発におけるジェンダード・イノベーションと公平性

[4R2-OS-19-04] 多次元データ中の非存在の可視化手法による訓練データ中のジェンダーギャップの検証

〇伊藤 貴之¹ (1. お茶の水女子大学)

キーワード：情報可視化、訓練データ、ジェンダーギャップ

著者は多次元データ中の非存在を可視化する手法を提案している。具体的には多次元データ中の点群の密度を算出し、密度の低い部位に高い密度でサンプリング点を生成し、そのサンプリング点を可視化する。著者はこの手法を用いて、企業採用人事の訓練データを想定した応募者成績データの可視化に取り組んだ。このデータには各応募者の学生時代の各成績が記載されている。著者の可視化手法を適用することで、「男性にも女性にもいないタイプの応募者」「男性/女性にのみいないタイプの応募者」を特定し、訓練データ中のデータの偏りが生むジェンダーギャップの可能性を検証することを試みた。