Multimodal Gender Fairness in Depression Prediction: Insights on Data from the USA & China
作者: Joseph Cameron, Jiaee Cheong, Micol Spitale, Hatice Gunes
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-08-07
备注: 9 Pages, 7 Tables. To be published and indexed in the IEEE Xplore Digital Library under the ACII 2024 Workshop Proceedings
💡 一句话要点
针对抑郁症预测中多模态性别公平性问题，提出美国和中国数据集的对比分析。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 性别公平性 抑郁症预测 文化差异 机器学习偏差
📋 核心要点
- 现有机器学习算法在心理健康检测中存在偏差和公平性问题，影响了社交媒介和机器人在健康领域的应用。
- 该研究通过对比美国和中国数据集，分析不同文化和性别背景下多模态特征的表示差异，评估其对抑郁症预测模型公平性的影响。
- 实验结果表明，数据集之间存在差异，但无法确定是抑郁症表现差异还是数据收集方法差异导致，呼吁更一致和具有文化意识的数据收集。
📝 摘要（中文）
社交媒介和机器人越来越多地应用于健康领域。然而，一个关键挑战是它们通常依赖机器学习(ML)算法来检测和分析个体的心理健康状况。ML算法中的偏差和公平性问题日益受到关注。同时，现有文献表明，不同性别和文化背景下，精神健康状况的表现可能存在差异。我们假设特征（声音、文本和视觉）的表示及其模态间关系在不同文化和性别的受试者中会有所不同，从而影响各种ML模型的性能和公平性。我们首次评估了抑郁症表现中多模态性别公平性，研究了来自美国和中国的两个不同数据集。我们进行了彻底的统计和ML实验，并针对几种不同的算法重复实验，以确保结果不依赖于特定算法。我们的研究结果表明，虽然两个数据集之间存在差异，但尚不能断定这是否是由于假设的抑郁症表现差异或其他外部因素（如数据收集方法差异）造成的。我们的研究结果进一步呼吁建立更加一致和具有文化意识的数据收集流程，以解决抑郁症检测中ML偏差问题，并促进更公平的健康代理和机器人的发展。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决抑郁症预测中机器学习模型存在的性别公平性问题，尤其关注不同文化背景下的差异。现有方法未能充分考虑不同性别和文化背景下抑郁症表现的差异，导致模型在不同群体上的性能不一致，存在偏差。
核心思路：论文的核心思路是通过对比分析来自美国和中国的数据集，研究不同性别和文化背景下，抑郁症患者在声音、文本和视觉等多模态特征上的差异。通过分析这些差异，评估其对机器学习模型性能和公平性的影响，从而为开发更公平的抑郁症预测模型提供依据。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集来自美国和中国的抑郁症患者的多模态数据，包括声音、文本和视觉信息。2) 特征提取：从多模态数据中提取相关特征，例如声音的声学特征、文本的语义特征和视觉的面部表情特征。3) 模型训练：使用不同的机器学习算法（具体算法未明确提及）训练抑郁症预测模型。4) 公平性评估：评估模型在不同性别和文化群体上的性能，并使用公平性指标（具体指标未明确提及）量化模型的偏差。5) 结果分析：分析实验结果，探讨不同性别和文化背景下抑郁症表现的差异，以及这些差异对模型公平性的影响。
关键创新：该研究的关键创新在于首次针对抑郁症预测问题，评估了多模态数据中的性别公平性，并对比分析了来自不同文化背景的数据集。这有助于揭示不同文化和性别背景下抑郁症表现的差异，为开发更公平的抑郁症预测模型提供新的视角。
关键设计：论文中未明确说明关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，在模型训练阶段，可能会采用交叉验证等技术来提高模型的泛化能力。在公平性评估阶段，可能会使用诸如机会均等、统计均等等公平性指标来量化模型的偏差。
📊 实验亮点
该研究首次评估了抑郁症预测中多模态性别公平性问题，并对比分析了来自美国和中国的数据集。实验结果表明，不同数据集之间存在差异，但尚不能确定是抑郁症表现差异还是数据收集方法差异导致。该研究强调了在心理健康数据收集过程中考虑文化因素的重要性，并呼吁建立更一致和具有文化意识的数据收集流程。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更公平、更具文化敏感性的心理健康辅助工具，例如社交机器人和智能代理。通过消除算法偏差，这些工具能够为不同性别和文化背景的人群提供更准确、更有效的心理健康支持，从而提高心理健康服务的可及性和公平性。未来，该研究可以扩展到其他精神健康疾病的诊断和治疗中。
📄 摘要（原文）
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.