[論文レビュー] Fair Node Representation Learning via Adaptive Data Augmentation

O. Deniz Kose, Yanning Shen|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2022

Advanced Graph Neural Networks被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、GNNにおけるノード特徴量およびグラフ構造からのバイアスを軽減するため、適応的データ拡張を提案する。ノード特徴量のマスクと、感応的属性に基づくノードのサンプリング、またはエッジの追加・削除を動的に制御することで、統計的同等性と等しい機会の両方の公平性違反を低減し、実世界のネットワークにおいて最先端の対照的学習手法と同等の性能を維持する。

ABSTRACT

Node representation learning has demonstrated its efficacy for various applications on graphs, which leads to increasing attention towards the area. However, fairness is a largely under-explored territory within the field, which may lead to biased results towards underrepresented groups in ensuing tasks. To this end, this work theoretically explains the sources of bias in node representations obtained via Graph Neural Networks (GNNs). Our analysis reveals that both nodal features and graph structure lead to bias in the obtained representations. Building upon the analysis, fairness-aware data augmentation frameworks on nodal features and graph structure are developed to reduce the intrinsic bias. Our analysis and proposed schemes can be readily employed to enhance the fairness of various GNN-based learning mechanisms. Extensive experiments on node classification and link prediction are carried out over real networks in the context of graph contrastive learning. Comparison with multiple benchmarks demonstrates that the proposed augmentation strategies can improve fairness in terms of statistical parity and equal opportunity, while providing comparable utility to state-of-the-art contrastive methods.

研究の動機と目的

• GNNを用いて学習されたノード表現におけるバイアスの原因を特定・分析すること、特にノード特徴量およびグラフ構造からのバイアスに注目する。
• ノード特徴量とグラフトポロジを適応的に変更することで、組み込みバイアスを緩和する公平性に配慮したデータ拡張戦略を開発すること。
• 提案手法がさまざまなGNNベースの学習フレームワーク（対照的学習を含む）と互換性があり、計算的にも効率的であることを保証すること。
• 特徴量マスクとノードサンプリングの拡張スキームがバイアス成分をどのように低減するかを理論的に正当化すること。
• 実世界のネットワークを用いた実験的検証を通じて、ノード分類およびリンク予測タスクにおける性能を維持しつつ、公平性指標の向上を示すこと。

提案手法

• 感応的属性に基づいてノード特徴量を部分的にマスクする適応的特徴量マスクを導入し、バイアスの拡散を低減する。
• 感応的グループと非感応的グループからのノードをバランスよくサンプリングする適応的ノードサンプリングを提案する。
• 感応的グループと非感応的グループの近隣ノード次数を均等化するため、エッジの追加または削除戦略を設計する。
• 理論的分析を通じて、特徴量バイアスを表すγ₁と構造的バイアスを表すγ₂というバイアス成分を同定する。
• γ₁とγ₂を最小化するように拡張を実施し、最適なスキームが設計意図を正当化するかを検証する。
• 対照的学習と互換性があり、GNNパイプラインにおける他の公平性向上技術とも統合可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GNNを用いて学習されたノード表現におけるバイアスの主な原因は何か？ また、ノード特徴量およびグラフ構造の両方からどのように生じるか？
• RQ2 モデルの有用性を損なわず、ノード表現におけるバイアスを低減するためのデータ拡張をどのように適応的に設計できるか？
• RQ3 適応的特徉量マスクとノードサンプリングは、統計的同等性や等しい機会といった公平性違反をどの程度低減できるか？
• RQ4 提案された拡張スキームは理論的に正当化され、多様な実世界のグラフネットワークにおいて実証的に検証可能か？
• RQ5 最先端の対照的学習手法と比較して、提案手法の適応的拡張戦略は公平性と性能の両面で優れているか？

主な発見

• 提案された適応的データ拡張により、最適な状況ではγ₁（特徴量バイアス）が0.00、γ₂（構造的バイアス）が0.00にまで低下し、強い理論的根拠を示した。
• Pokecネットワークでは、ノードサンプリングによりγ₁が0.66から0.00に、エッジ削除によりγ₂が0.90から0.00に低下し、顕著なバイアス低減効果を示した。
• 統計的同等性と等しい機会の両面で公平性が向上し、ベースラインの対照的学習手法よりも公平性指標で優れた性能を示した。
• バイアス低減にもかかわらず、ノード分類およびリンク予測タスクにおいて、最先端の対照的学習モデルと同等の性能を維持した。
• エッジ追加により、一部のケースでγ₁が0.73に上昇した。これは、拡張ステップ間の干渉を示しており、順序付けられた設計の重要性を強調した。
• 非適応的アプローチと比較して、追加計算コストが低く抑えられており、大規模グラフへの実用的適用が可能である。