美国儿童福利系统中算法的人本审查

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美国儿童福利系统(CWS)负责改善寄养儿童的结果；然而，该系统负担过重且资金不足。为了克服这一限制，一些州转向算法决策系统以降低成本并确定改进CWS结果的更好流程。通过采用以人类为中心的算法设计方法，我们综合了50篇关于CWS中使用的计算系统的同行评审出版物，以评估它们是如何开发的，常用的预测因素的共同特征以及目标结果。我们发现，大多数文献都集中在风险评估模型上，但没有考虑理论方法（例如，儿童-寄养父母匹配）或个案工作者的观点（例如，个案笔记）。因此，未来的算法应努力实现对上下文的感知并具有理论上的稳健性，通过纳入过去研究中确定的相关因素。我们为HCI社区提供了研究途径，以开发以人类为中心的算法，将注意力重新导向CWS的更公平的结果。