本論文では、線形モデルにおける公平性の制約、特に人口平等を考慮した場合のバイアスを分析しています。従来のアプローチは、強い仮定に依存したり、センシティブ属性の役割を十分に考慮しない傾向があり、実際の公平性評価において役立たないことが多いです。著者たちは、任意の線形モデルに適用可能なポストプロセッシングフレームワークを提案し、バイアスを直接的（センシティブ属性による）および間接的（相関特性による）な成分に分解できることを示しています。この手法により、人口平等がモデルの係数に与える影響を明確に特定でき、公平性の介入がどのように機能するかを透明に理解する手助けとなります。実験は、合成データと実世界データの両方で行われ、提案手法が先行研究で見逃されがちな公平性のダイナミクスを捉えることを示しました。