The TREC Fair Ranking Track aims to provide a platform for participants to develop and evaluate novel retrieval algorithms that can provide a fair exposure to a mixture of demographics or attributes, such as ethnicity, that are represented by relevant documents in response to a search query. For example, particular demographics or attributes can be represented by the documents' topical content or authors. The 2021 Fair Ranking Track adopted a resource allocation task. The task focused on supporting Wikipedia editors who are looking to improve the encyclopedia's coverage of topics under the purview of a WikiProject. WikiProject coordinators and/or Wikipedia editors search for Wikipedia documents that are in need of editing to improve the quality of the article. The 2021 Fair Ranking track aimed to ensure that documents that are about, or somehow represent, certain protected characteristics receive a fair exposure to the Wikipedia editors, so that the documents have an fair opportunity of being improved and, therefore, be well-represented in Wikipedia. The under-representation of particular protected characteristics in Wikipedia can result in systematic biases that can have a negative human, social, and economic impact, particularly for disadvantaged or protected societal groups.


翻译:TREC 公平排名轨道旨在为参与者提供一个平台,以开发和评价能够公平地暴露于人口或属性(如族裔)混合的新检索算法,这些算法由相关文件针对搜索询问而代表,例如,特定的人口或属性可以由文件的主题内容或作者代表,2021年公平排名轨道通过了一项资源分配任务,重点是支持维基百科编辑,他们正寻求改进百科全书对Wiki项目范围内专题的涵盖范围。维基百科项目协调员和/或维基百科编辑寻找需要编辑的维基百科文件,以提高文章的质量。2021年公平排名轨道旨在确保接近或以某种方式代表某些受保护特征的文件能够公平地接触到维基百科编辑,从而使这些文件有相当的机会得到改进,从而在维基百科中得到充分代表。维基百科中特别受保护特征的任职人数不足,可能导致系统性的偏见,对人、社会和经济产生负面影响,尤其是对弱势或受保护的社会群体产生负面影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
27+阅读 · 2022年12月26日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2021年11月27日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
57+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
相关VIP内容
【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
27+阅读 · 2022年12月26日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员