本論文では、グラフ神経ネットワークにおける公平性の確保が、信頼できて社会的に責任のある機械学習システムを促進するために重要であることを強調しています。従来の多くの公平性認識型グラフ学習手法は、完全な人口統計情報へのアクセスを前提としていましたが、実際にはプライバシーや規制の制約によりこれが困難です。本研究では、限られた人口統計情報に基づいてバイアスを軽減する新しいフレームワーク「FairGLite」を提案しています。このアプローチでは、部分的な人口統計データからのプロキシ生成や、異なる人口グループ間での一貫したノード埋め込みを強制する戦略が実装されます。また、予測信頼度に基づいてノードの公平性と効用への寄与を動的に調整する適応型信頼度戦略も開発しています。実験により、バイアスの軽減とモデルの有効性を両立できることが確認されています。