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Actualidad

Detección de sesgo algorítmico

21/02/2019

En mayor o menor medida nuestras vidas están mediadas por algoritmos que nos califican y clasifican. Dichos decisiones automáticas pueden ser discriminatorias aún cuando no haya dicha intención en el desarrollo.

Lugar : Salón de Actos

Fecha : 21 de Febrero de 2019
Hora inicio 18:00

Descripción :

Los algoritmos y la toma de decisiones basados ​​en Big Data se han generalizado en todos los aspectos de nuestra vida diaria (tanto online como offline). Los sitios de redes sociales, comercio electrónico, profesionales, políticos, educativos y de citas, por mencionar solo algunos, configuran nuestras posibilidades como individuos, consumidores, empleados, votantes, estudiantes y amantes. En este proceso, se recopilan grandes cantidades de datos personales y se utilizan para entrenar sistemas basados ​​en aprendizaje automático. Estos sistemas se utilizan para clasificar y calificar a las personas, y pueden discriminarnos por motivos de género, edad u origen étnico, incluso de manera no intencionada, e incluso aunque los atributos legalmente protegidos, como la raza, no aparezcan explícitamente en los datos. El sesgo algorítmico existe incluso cuando no hay intención de discriminación en el desarrollador del algoritmo. A veces puede ser inherente a las fuentes de datos utilizadas (el software que toma decisiones basadas en datos puede reflejar, o incluso amplificar, los resultados de la discriminación histórica), pero incluso cuando los atributos sensibles se han eliminado de la entrada, un algoritmo de aprendizaje automático bien entrenado todavía puede discriminar en base a tales atributos sensibles debido a las correlaciones existentes en los datos.

Información del ponente :

Carlos Castillo is a Distinguished Research Professor at Universitat Pompeu Fabra in Barcelona. He is a web miner with a background on information retrieval, and has been influential in the areas of web content quality and credibility, and adversarial web search. He is a prolific researcher with more than 80 publications in top-tier international conferences and journals, receiving 13,000+ citations. His works include a book on Big Crisis Data, as well as monographs on Information and Influence Propagation, and Adversarial Web Search.
 

 

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