我们介绍了高音，这是一个从莎士比亚戏剧中得出的不同关系数据表示的数据集。我们的表示范围从单个场景中捕获字符共发生的简单图表到编码复杂通信设置和角色贡献的超图像具有边缘特异性节点权重的超匹配。通过使多个直观表示形式容易可用于实验，我们便促进了严格的表示图，图形挖掘和网络分析中的稳健性检查，突出了特定表示的优势和缺点。利用高音释放的数据，我们证明了许多流行图挖掘问题的解决方案高度依赖表示的选择，从而使当前的图形策划实践提出了质疑。作为对我们的数据源的敬意，并断言科学也可以是艺术，我们以戏剧的形式介绍了所有观点。
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团体公平指标是评估基于预测决策系统公平性的既定方法。但是，这些指标仍然与哲学理论相关，其道德含义通常不清楚。我们提出了一个一般框架，用于分析基于分配正义理论的决策系统的公平性，包括与不同规范立场相对应的不同既定的“正义模式”。我们表明，最受欢迎的集体公平度量指标可以解释为我们方法的特殊情况。因此，我们为群体公平指标提供了一个统一和解释的框架，该框架揭示了与它们相关的规范性选择，并允许理解其道德实质。同时，我们提供了可能公平指标的延伸空间，而不是公平ML文献中当前讨论的指标。我们的框架还允许克服几个群体公平指标的局限性，这些指标在文献中受到批评，最著名的是（1）它们是基于平等的，即他们要求群体之间的某种形式的平等性，这有时可能有害于边缘化。组，（2）他们仅比较跨群体的决策，但对这些群体的后果没有比较，并且（3）分配正义文献的全部广度不足。
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在基于预测的决策系统中，不同的观点可能是矛盾的：决策者的短期业务目标通常与决策主体的愿望相抵触。平衡这两个观点是一个价值问题。我们提供一个框架，使这些具有价值的选择清晰可见。为此，我们假设我们获得了一个训练有素的模型，并希望找到平衡决策者和决策主体观点的决策规则。我们提供了一种形式化这两种观点的方法，即评估决策者的效用和对决策主体的公平性。在这两种情况下，这个想法都是从决策者和决策主题中引起的价值观，然后将其变成可衡量的东西。为了进行公平评估，我们以基于福利的公平性的文献为基础，并询问公用事业（或福利）的公平分布是什么样的。在此步骤中，我们以分配正义的著名理论为基础。这使我们能够得出一个公平分数，然后将其与许多不同决策规则的决策者实用程序进行比较。这样，我们提供了一种平衡决策者的实用性的方法，以及对基于预测的决策系统的决策主体的公平性。
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