[論文レビュー] Undesirable Biases in NLP: Addressing Challenges of Measurement

Oskar van der Wal, Dominik Bachmann+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2022

Topic Modeling被引用数 5

ひとこと要約

この論文は、心理学的測定の原則——特に構成妥当性と信頼性——を応用して、NLPモデルにおけるバイアスの測定を改善する。バイアスを観察できない構成的概念として扱い、その操作的定義を厳密に評価することで、NLPにおけるより信頼性が高く、透明性があり、方法論的に整合性のあるバイアス測定ツールの設計フレームワークを提供する。

ABSTRACT

As Large Language Models and Natural Language Processing (NLP) technology rapidly develop and spread into daily life, it becomes crucial to anticipate how their use could harm people. One problem that has received a lot of attention in recent years is that this technology has displayed harmful biases, from generating derogatory stereotypes to producing disparate outcomes for different social groups. Although a lot of effort has been invested in assessing and mitigating these biases, our methods of measuring the biases of NLP models have serious problems and it is often unclear what they actually measure. In this paper, we provide an interdisciplinary approach to discussing the issue of NLP model bias by adopting the lens of psychometrics -- a field specialized in the measurement of concepts like bias that are not directly observable. In particular, we will explore two central notions from psychometrics, the construct validity and the reliability of measurement tools, and discuss how they can be applied in the context of measuring model bias. Our goal is to provide NLP practitioners with methodological tools for designing better bias measures, and to inspire them more generally to explore tools from psychometrics when working on bias measurement tools.

研究の動機と目的

• NLPモデルにおけるバイアスの測定に信頼性と妥当性のある方法が不足していることにより、バイアスの検出や是正の取り組みが損なわれているという問題に対処する。
• 現在のバイアス測定ツールがしばしば実証的根拠に欠け、下流の被害と相関がなく、文脈によって一貫性に欠けることがあるという点を強調する。
• 心理学的測定を、NLPにおけるバイアス測定ツールの質を評価・改善するための厳密なフレームワークとして導入する。
• 心理学、言語学、社会科学の知見をNLPバイアス研究に統合することで、学際的協働を促進する。
• NLP研究者が構成妥当性や信頼性といった心理学的測定の概念を採用することで、バイアス評価における透明性と方法論的厳密性を高めることを奨励する。

提案手法

• NLPにおけるバイアスを、知能や自己制御といった心理学的測定における観察できない心理的構成的概念に類似させることで定式化する。
• 構成的概念（例：性別バイアス）とその操作的定義（例：語のアナロジータスク）の区別を応用し、測定の目的を明確にする。
• 信頼性の評価——異なる入力、モデル、測定インスタンス間での一貫性を検証する。
• 構成妥当性の評価——測定値が他の関連する測定値と相関しているか、理論的期待と整合しているかを検証する。
• 心理学的測定の原則に基づいた、測定ツール設計のためのガイドライン質問のセットを提案する。透明性と妥当な仮定の重要性に焦点を当てる。
• 特に言語的・文化的文脈を考慮した場合に、分野の専門家やステークホルダーの参加がツール設計において極めて重要であることを強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構成妥当性や信頼性といった心理学的測定の概念を、NLPモデルにおけるバイアス測定に意味的に適用する方法は何か？
• RQ2 現在のNLPバイアス測定ツールは、どの程度信頼性と構成妥当性を示しているか？
• RQ3 バイアスの異なる操作的定義の背後にある主な仮定は何か？それらは測定結果にどのように影響を与えるか？
• RQ4 学際的協働は、NLPにおけるバイアス測定ツールの設計と評価をどのように改善できるか？
• RQ5 バイアス測定を言語や文化的文脈を超えて移行させる際の限界は何か？それらはどのように克服できるか？

主な発見

• 多くの既存のNLPバイアス測定は、信頼性や構成妥当性の実証的根拠が不足しており、その信頼性に懸念が生じる。
• 広く使われている多くのバイアス測定と実際に発生する下流の被害との間に、ほとんど相関がないことが判明しており、それらが主張するバイアスを正しく測定しているとは限らない可能性がある。
• バイアスの構成概念とその操作的定義の区別は、概念的混乱を回避し、測定の透明性を高めるために極めて重要である。
• 心理学的測定の原則は、NLPにおけるバイアス測定ツールの質を評価・改善するための強固なフレームワークを提供する。
• ある言語や文化的文脈で開発されたバイアス測定は、他の文脈に信頼性を持って移行できないことが判明しており、文脈に応じたツール開発の必要性が強調される。
• 社会科学者、言語学者、ステークホルダーを測定設計プロセスに参加させることは、バイアスの社会的・文化的側面や規範的次元を適切に捉えるために不可欠である。