Недискриминационный таргетинг (Fair Targeting) — подход к сегментации и рекламному targeting, который снижает риск необоснованного исключения, неравного доступа или использования чувствительных признаков.
Где возникают риски
Sensitive attributes.
Proxy variables.
Lookalike models.
Automated exclusions.
Pricing/offer differentiation.
Employment, housing, finance и другие чувствительные контексты.
Что проверять
Контроль
Вопрос
Purpose
Зачем нужен этот признак?
Proxy Risk
Не заменяет ли он sensitive attribute?
Outcome
Кто систематически исключается?
Model Bias
Есть ли performance gaps между группами?
Review
Нужна ли human/legal проверка?
Fairness зависит от контекста
Одинаковая targeting logic может быть приемлемой для контентной релевантности и неприемлемой для чувствительного предложения. Оценивать нужно use case и последствия.