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Image Cropping on Twitter: Fairness Metrics, their Limitations, and the Importance of Representation, Design, and Agency
论文链接：https://www.aminer.cn/pub/60a4fe1d91e011e398b0d126
**推荐理由：**推特使用机器学习方法来裁剪图片，其中裁剪的中心是预测中最突出的部分。而2020年秋季，有Twitter的用户提出了以下担忧：Twitter上的自动图像裁剪系统偏向于浅色皮肤的人，而不是深色皮肤的人，以及该系统偏向于裁剪女性的身体而不是头部。为了解决这些问题，作者使用群体公平性指标进行了广泛的分析，从而发现了裁剪中的系统性差异及促成因素，其中基于单一最突出点的裁剪会放大差异。作者证明，正式的公平指标和定量分析本身并不足以捕捉自动裁剪中的代表性损害风险。该工作建议取消基于显著性的裁剪，转而采用一种能更好地保留用户代理权的解决方案。
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