Vieses de gênero em algoritmos de Machine Learning
A seguinte pesquisa tem como foco a análise dos vieses de gênero em algoritmos de Machine Learning, abordando a questão de forma interdisciplinar. O estudo se propõe a revisar a literatura e explorar os impactos dos algoritmos, examinando como diferentes subcategorias de Machine Learning, incluindo...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | informe técnico |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da INSPER |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.insper.edu.br:11224/7657 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/7657 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Viés algorítmico Machine Learning Gênero Algorithmic bias Gender |
| Sumario: | A seguinte pesquisa tem como foco a análise dos vieses de gênero em algoritmos de Machine Learning, abordando a questão de forma interdisciplinar. O estudo se propõe a revisar a literatura e explorar os impactos dos algoritmos, examinando como diferentes subcategorias de Machine Learning, incluindo Processamento de Linguagem Natural (NLP), Reconhecimento Facial, Reconhecimento de Fala e Reconhecimento de Imagem, podem contribuir para a promoção de discriminações de gênero. A pesquisa é fundamentada em evidências de discriminação algorítmica e busca compreender os mecanismos funcionais desses sistemas automatizados no contexto contemporâneo. A governança, com ênfase em políticas de responsabilização, é discutida como uma forma de mitigar esses vieses. Metodologias para detecção de vieses são exploradas, oferecendo uma visão abrangente dos desafios e possíveis soluções para minimizar as desigualdades de gênero em tecnologias emergentes. Uma das metodologias de abordar e quantificar o viés de gênero em algoritmos de predição é replicada para um contexto brasileiro, fazendo uso de uma função de alternância e da divergência Kullback-Leibler. |
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