本文由Seigi Karasaki、Rachel Morello-Frosch和Duncan Callaway共同撰写，分别来自加州大学伯克利分校的能源与资源组、环境科学、政策与管理系以及公共卫生学院。该研究于2024年8月24日发表在《Science of the Total Environment》期刊上，题为《Machine Learning for Environmental Justice: Dissecting an Algorithmic Approach to Predict Drinking Water Quality in California》。研究聚焦于机器学习（Machine Learning, ML）在环境科学和环境正义（Environmental Justice, EJ）中的应用，特别是如何通过ML预测加州的饮用水质量，并探讨了算法决策对预测结果的影响。

研究背景

随着机器学习在环境科学、监测和监管执法中的广泛应用，其潜力日益凸显。然而，算法中潜在的偏见问题也引发了广泛关注。研究表明，算法可能会固化歧视，加剧系统性不平等，甚至强化种族主义结果。因此，本文旨在探讨如何在使用ML进行环境科学研究时，审查和减少算法中的偏见，特别是在环境正义的背景下。

本文分为两部分：第一部分通过一个案例研究，展示了ML如何用于预测加州的饮用水质量；第二部分则深入分析了算法决策对预测结果的影响，特别是这些决策如何影响不同人群的预测结果。研究的主要目标是提出一套实践建议，帮助研究人员和政策制定者在应用ML时减少偏见，确保环境正义。

研究流程

数据收集与处理

研究选择加州作为案例，因其水资源数据丰富且饮用水问题突出。研究使用了R语言进行数据分析，数据来源包括加州水资源控制委员会（SWRCB）提供的社区供水系统（Community Water Systems, CWS）数据、历史饮用水采样数据、人口统计数据以及土地利用数据。研究还使用了美国地质调查局（USGS）的地下水监测数据。

数据处理包括对数据进行清洗、去除高度相关的特征、创建分类变量的虚拟变量以及数据标准化。最终的数据框架中，每一行代表一个供水系统与污染物的组合，包含水质采样历史、人口统计特征和土地利用信息。

模型训练与选择

研究使用了五种分类模型进行预测：弹性网络正则化（Elastic Net Regularization）、随机森林（Random Forest）、多项式核支持向量机（SVM）、径向基核支持向量机（SVM）和神经网络（Neural Networks）。为了应对数据不平衡问题，研究使用了合成少数类过采样技术（SMOTE）。模型评估采用了F2分数，以减少假阴性（False Negatives）的比例。

结果分析

模型的表现因污染物而异。弹性网络和两种支持向量机在大多数污染物上表现良好，而随机森林的表现较差。以砷（Arsenic）为例，弹性网络模型在测试集上的准确率为90%，F2分数为0.64。对于监测和报告违规（MR Violation）的系统，模型的F2分数达到了0.91，表明其在这些系统上的预测效果更好。

研究结论

研究表明，ML在预测饮用水质量方面具有较高的准确性，特别是在资源有限的监管环境中，ML可以作为一种高效的工具来加强环境正义倡议。然而，研究也指出，模型的选择和参数设置可能会对预测结果产生显著影响，特别是对弱势群体的预测结果。因此，研究人员和政策制定者在应用ML时，必须透明地考虑环境正义的优先级，并尽量减少算法中的偏见。

研究亮点

1. 算法决策对环境正义的影响：研究展示了模型选择、标签定义和输入数据等决策如何影响预测结果，特别是对弱势群体的影响。
2. 减少假阴性的策略：通过调整分类阈值，研究提出了一种减少假阴性的方法，从而减少对弱势群体的误判。
3. 透明性与责任：研究强调了在ML应用中透明性和责任的重要性，特别是在环境正义的背景下。

未来建议

研究提出了一系列建议，包括明确环境正义的定义、应用多种标签定义和阈值进行敏感性测试、报告模型结果中的社会人口特征等。这些建议旨在帮助研究人员和政策制定者在应用ML时，更好地考虑环境正义问题。

总结

本文通过一个具体的案例研究，展示了ML在环境科学和环境正义中的潜力与挑战。研究不仅提供了技术上的见解，还为未来的研究提供了重要的实践指导，特别是在如何减少算法偏见、确保环境正义方面。