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V. Lipenko:
"Social media user profiling for credit scoring: A taxonomy of explainability techniques.";
Supervisor: T. Grechenig; E194-03, 2021; final examination: 2021-05-16.

The aim to enable more inclusive financial services, in particular to improve the access to consumer credits, leads to the discovery of additional sources of information to conduct credit scoring. At the same time, the recent expansion of social media, which contains valuable information from billions of people around the world, is tremendous. Thus, social media data is naturally a potential candidate to be part of a solution for improved consumer credit offering. Among different requirements around possible applications of social media user profiling approaches to derive credit scoring model components, one that is particularly challenging is to ensure the explainability of such approaches. On the one side, recent research contributed various explainability techniques to modern machine learning approaches. On the other side, there is lack of concrete mapping between these explainability techniques and the social media user profiling approaches potentially capable to derive credit scoring model components. Hence, the aim of this work is to construct a taxonomy of explainability techniques for social media user profiling approaches in credit scoring. The first chapter contains an introduction with motivation, problem statement, aim of the work, and the exact description of used methodology. The second chapter reviews state of the research using social media data for credit scoring, and related (taxonomies of) explainability techniques. Chapter 3 improves understanding of the overall context of the work through evaluation of systems that consider social media for credit scoring, an outline of legal side from the point of view of the GDPR, and elaboration of possible ethical issues. Following the methodology for developing taxonomies in software engineering, the subsequent chapters 4, 5, 6 and 7 respectively cover taxonomy planning, taxonomy terms identification, taxonomy construction, and taxonomy validation. Chapter 8 discusses the achieved results and the future research outlook. The aim of the thesis to establish the taxonomy has been successfully achieved, contributing to improved understanding of currently available explainability techniques of user profiling approaches applicable to potentially derive credit scoring model components from social media data. This is reached through the conducted comprehensive classification and establishment of relational structure between the levels of the taxonomy, which are credit scoring model components, social media user profiling approaches, and explainability techniques. Moreover, the constructed taxonomy is successfully validated by classifying experts´ opinion extracted through conducted experts´ opinion survey.

Die Schaffung inklusiver Finanzdienstleistungen, um insbesondere derzeit ausgeschlossenen Personengruppen den Zugang zu Verbraucherkrediten ermöglichen zu können, macht zusätzliche Informationsquellen zur Durchführung von Kreditwürdigkeitsprüfungen notwendig. Die umfassenden Daten über die Nutzer der mittlerweile weltweit verbreiteten Social Media- Plattformen sind somit jene Daten, die zu diesem Zweck verwendbar sein könnten. Eine der besonderen Herausforderungen besteht darin, die Erklärbarkeit der möglichen Ansätze von Social Media Profiling, die zwecks Credit Scoring eingesetzt werden könnten, sicherzustellen. Neueste Forschungsergebnisse haben dabei die unterschiedlichsten Erklärbarkeitstechniken für die Machine Learning Ansätze bereits aufgezeigt. Es fehlt jedoch an umfassender Zuordnung dieser Erklärbarkeitstechniken zu genau den Ansätzen, die potentiell die Komponenten der Credit Scoring Modellen aus Social Media Daten ableiten könnten. Ziel dieser Arbeit ist es daher, eine Taxonomie von Erklärbarkeitstechniken für Social Media Profiling Ansätze zu erstellen, die zwecks Credit Scoring eingesetzt werden könnten. Das erste Kapitel enthält eine Einführung inkl. Motivationsbeschreibung, Problemstellung, Zielbeschreibung und die genaue Erläuterung der verwendeten Methodologie. Das zweite Kapitel gibt einen Überblick über den Stand der Forschung der Verwendung von Social Media für Credit Scoring und Taxonomien von verwandten Erklärbarkeitstechniken. Kapitel 3 bietet einen Überblick über die ausgewählten Systeme, die Social Media für Credit Scoring berücksichtigen, die rechtlichen Rahmenbedingungen unter der Berücksichtigung der DSGVO und die Evaluierung ethischer Bedenken. In Anlehnung an die Methodologie zur Entwicklung von Taxonomien in der Softwareentwicklung werden in den Kapiteln 4, 5, 6 und 7 die Planung der Taxonomie, die Identifizierung von Begriffen der Taxonomie, die Erstellung und die Validierung der Taxonomie behandelt. Kapitel 8 beinhaltet eine Diskussion über die erzielten Ergebnisse und die möglichen zukünftigen Forschungsrichtungen auf diesem Gebiet. Das Ziel der Arbeit wurde erfolgreich erreicht. Die erstellte Taxonomie trägt zu einem besseren Verständnis der derzeit verfügbaren Erklärbarkeitstechniken für Ansätze bei, mit denen potenziell Komponenten der Credit Scoring Modellen aus Social Media Daten abgeleitet werden können. Erreicht wurde dies durch die umfassende Klassifizierung der zugehörigen Begriffe und dem Aufzeigen der strukturellen Verbindung zwischen den Ebenen der Taxonomie. Darüber hinaus wurde die erstellte Taxonomie erfolgreich validiert, indem die Expertenmeinung klassifiziert wurde, die durch die durchgeführte Expertenumfrage gewonnen wurde.