In recent years, designing fairness-aware methods has received much attention in various domains, including machine learning, natural language processing, and information retrieval. However, understanding structural bias and inequalities in social networks and designing fairness-aware methods for various research problems in social network analysis (SNA) have not received much attention. In this work, we highlight how the structural bias of social networks impacts the fairness of different SNA methods. We further discuss fairness aspects that should be considered while proposing network structure-based solutions for different SNA problems, such as link prediction, influence maximization, centrality ranking, and community detection. This paper clearly highlights that very few works have considered fairness and bias while proposing solutions; even these works are mainly focused on some research topics, such as link prediction, influence maximization, and PageRank. However, fairness has not yet been addressed for other research topics, such as influence blocking and community detection. We review state-of-the-art for different research topics in SNA, including the considered fairness constraints, their limitations, and our vision. This paper also covers evaluation metrics, available datasets, and synthetic network generating models used in such studies. Finally, we highlight various open research directions that require researchers' attention to bridge the gap between fairness and SNA.


翻译:近年来,设计公平意识方法在各种领域,包括机器学习、自然语言处理和信息检索等领域都受到高度重视,但了解社会网络中的结构性偏见和不平等以及社会网络分析(SNA)中各种研究问题设计公平意识方法的工作没有受到多少重视。在这项工作中,我们强调社会网络的结构性偏见如何影响不同国民账户体系方法的公平性。我们进一步讨论了应考虑的公平问题,同时提出了基于网络结构的不同国民账户体系问题解决方案,如联系预测、影响最大化、核心排名和社区探测。本文明确强调,很少有工作在提出解决方案时考虑到公平和偏见;甚至这些工作主要侧重于一些研究专题,如联系预测、影响最大化和PageRank。然而,对于其他研究专题,如影响阻力和社区探测,尚未讨论公平性。我们审查国民账户体系中不同研究专题的当前情况,包括考虑的公平性制约、其局限性和我们的愿景。本文还涵盖评价指标、可用数据集和合成网络生成这种研究中使用的模型。最后,我们强调各种开放研究方向,即研究者需要将注意力与研究者之间的公平性联系起来。

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