データ科学ライフサイクルにおけるバイアス【JST・京大機械翻訳】

Ho Dinh-An; Beyan Oya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215067749660 整理番号：22P0192822

データ科学ライフサイクルにおけるバイアス【JST・京大機械翻訳】

Biases in Data Science Lifecycle

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発行年： 2020年09月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近年,データ科学は社会の不可欠な部分になった。時間とともに,著者らは,あらゆる分野-ビジネス,社会化,研究および社会におけるデータから価値および新しい洞察を得る機会のため,この技術に頼った。同時に,これらの技術に著者らの信頼をいかに置くかについての疑問を提起する。そのような電力が偏った,不適当または意図しない行動につながる可能性があるというリスクがある。したがって,データ科学実践の結果として起こる可能性のある倫理的考察は注意深く考慮されるべきであり,これらの潜在的問題は,データ科学ライフサイクルの間に同定されるべきであり,もし可能ならば軽減されるべきである。しかし,典型的なデータ科学者は,これらの課題を同定するための十分な知識を持たず,データ科学生産中に倫理専門家を含めることは必ずしも可能ではない。本研究の目的は,データ科学者に対する実用的なガイドラインを提供し,彼らの意識を増すことである。本研究では,異なるバイアス源をレビューし,データ科学ライフサイクルの異なる段階の下でそれらをグループ化した。本研究は,まだ進行中である。早期出版の目的は,コミュニティフィードバックを収集し,バイアスタイプと解決策のための縮小知識ベースを改善することである。【JST・京大機械翻訳】

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応用心理学

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