연구진은 다중 기준 순위 분석 방법인 SMAA의 공정성 문제를 해결하기 위해 SMAA-Fair를 제안했어요. SMAA-Fair는 SMAA에서 생성된 순위를 그룹 공정성 수준에 따라 재가중하여 공정한 순위가 더 큰 영향을 미치도록 설계됐어요.
통계적 동일성, rKL, nDKL 등 다양한 공정성 지표를 통합할 수 있으며, 공정성을 고려한 순위를 도출하고 중앙 가중치를 계산해요.
합성 데이터와 실제 데이터를 활용한 실험 결과, SMAA-Fair는 불리한 그룹의 대표성을 향상시키면서도 불확실성에 대한 강건성을 유지하는 것으로 나타났어요.