Multimodal Gender Fairness in Depression Prediction: Insights on Data from the USA & China

要約

ソーシャル エージェントとロボットは、福祉の現場でますます使用されています。
ただし、重要な課題は、これらのエージェントやロボットが通常、個人の精神的健康状態を検出して分析するために機械学習 (ML) アルゴリズムに依存していることです。
ML アルゴリズムにおけるバイアスと公平性の問題は、ますます大きな懸念材料となっています。
同時に、既存の文献は、精神的健康状態が性別や文化によって異なる形で現れる可能性があることも示しています。
私たちは、特徴 (音響、テキスト、視覚) の表現とそれらのモーダル間の関係は、文化や性別が異なる被験者間で異なり、その結果、さまざまな ML モデルのパフォーマンスと公平性に影響を与えるのではないかと仮説を立てています。
私たちは、米国と中国の 2 つの異なるデータセットを使用した研究を実施することにより、うつ病の症状における多様なジェンダーの公平性に関する最初の評価を発表します。
私たちは徹底した統計および ML 実験を実施し、結果がアルゴリズムに依存しないことを確認するために、いくつかの異なるアルゴリズムに対して実験を繰り返します。
私たちの調査結果は、両方のデータセット間に違いがあるものの、これが仮説どおりのうつ病の発現の違いによるものなのか、それともデータ収集方法の違いなどの他の外的要因によるものなのかは決定的ではないことを示しています。
私たちの発見は、うつ病の検出におけるMLバイアスの問題に対処し、幸福のためのより公平なエージェントとロボットの開発を促進するために、より一貫性があり文化を意識したデータ収集プロセスの要求をさらに動機づけます。

要約(オリジナル)

Social agents and robots are increasingly being used in wellbeing settings. However, a key challenge is that these agents and robots typically rely on machine learning (ML) algorithms to detect and analyse an individual’s mental wellbeing. The problem of bias and fairness in ML algorithms is becoming an increasingly greater source of concern. In concurrence, existing literature has also indicated that mental health conditions can manifest differently across genders and cultures. We hypothesise that the representation of features (acoustic, textual, and visual) and their inter-modal relations would vary among subjects from different cultures and genders, thus impacting the performance and fairness of various ML models. We present the very first evaluation of multimodal gender fairness in depression manifestation by undertaking a study on two different datasets from the USA and China. We undertake thorough statistical and ML experimentation and repeat the experiments for several different algorithms to ensure that the results are not algorithm-dependent. Our findings indicate that though there are differences between both datasets, it is not conclusive whether this is due to the difference in depression manifestation as hypothesised or other external factors such as differences in data collection methodology. Our findings further motivate a call for a more consistent and culturally aware data collection process in order to address the problem of ML bias in depression detection and to promote the development of fairer agents and robots for wellbeing.

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