신호 비등방성 보정을 통한 WEAT 개선 — 임베딩연관테스트를 위한 ZCA 화이트닝

요약

이 arXiv 프리프린트는 계산사회과학·AI 공정성 연구에서 널리 쓰이는 편향측정 방법인 단어임베딩연관테스트(WEAT)의 기하학적 전처리 단계로 제로위상성분분석(ZCA) 화이트닝을 제안한다. WEAT는 의미연관 측정에 코사인 유사도를 사용하며, 이는 임베딩 공간이 대략 등방성(isotropic)이라는 가정에 의존한다. 저자들은 선행연구가 널리 쓰이는 다수 언어모델이 이 등방성 가정을 충족하지 못한다고 보고했으며, 이는 WEAT 기반 편향측정의 신뢰성에 우려를 제기한다고 지적한다. 논문은 WEAT 적용 전 이 기하학적 왜곡을 보정하는 방법으로 ZCA 화이트닝을 제시한다. 이 논문은 2026-08-07 arXiv cs.CY 카테고리에 게재됐다.