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Tratando problemas de sesgo de género en procesos de datos algorítmicos: una perspectiva social-estadística

Autores: Castaneda, Juliana; Jover, Assumpta; Calvet, Laura; Yanes, Sergi; Juan, Angel A.; Sainz, Milagros

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Tratando problemas de sesgo de género en procesos de datos algorítmicos: una perspectiva social-estadística


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Algoritmos
Sexista
Social
Técnico
Discriminación
Género

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
¿Son sexistas los algoritmos? Esta es una pregunta que ha estado apareciendo con frecuencia en los medios de comunicación, y el debate ha sido típicamente lejano de un análisis científico. Este documento tiene como objetivo responder a la pregunta utilizando una perspectiva híbrida social y técnica. En primer lugar, se proporciona una definición orientada técnicamente del concepto de algoritmo, junto con una interpretación más orientada socialmente. En segundo lugar, se han revisado varios trabajos relacionados para aclarar el estado del arte en este asunto, así como para resaltar las diferentes perspectivas bajo las cuales se ha analizado el tema. En tercer lugar, describimos un ejemplo numérico ilustrativo de posible discriminación en el sector bancario debido a sesgos de datos, y proponemos una metodología simple pero efectiva para abordarlo. Por último, se proporciona una serie de recomendaciones con el objetivo de minimizar el sesgo de género al diseñar y utilizar procesos de datos-algorítmicos para apoyar la toma de decisiones en diferentes entornos.

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