Azken bi urte eta erdian, ‘Ziurgabetasunaren modelizazioa barneratzen (aritu naiz) ekitate algoritmikoaren arloko metodologietan’
.
Algoritmoez inguratuta bizi gara 
; dela sarean
, ekonomian
, osasungintzan
... Erabakiak hartzeko eta iragarpenak burutzeko tresna matematiko automatizatu hauek jarrera diskiminatorioak izan ditzaketela ikusi da 
. Esaterako, Google-ek sareko erabiltzaleei helarazten zizkien lanpostuen eskaintzak generoaren arabera aldatzen ziren. #txiotesia7
Zerk eragiten du jokabide hori
Algoritmoak gizarteko datu errealetan entrenatzen direnez 
, bertan errotuta dauden diskriminazioak transmititzen dira algoritmoaren iragarpenetara 
.
Definizio ezberdin asko proposatu dira jarrera diskriminatzailea kuantifikatzeko
. Baina metrika hauek ezegonkorrak izan ohi dira 
eta, ondorioz, zaila da ondorio baliogarriak ateratzea
. Tesian, ezegonkortasun hori modelizatu dut, aldakortasunaren baitan ondorio egonkorrak lortu ahal izateko 
. #txiotesia7
Bestalde, prozedura anitz asmatu dira jarrera diskriminatzailea daukaten algoritmoak zuzentzeko 
, baina ezin daitezke populazio aldakorretan erabili. Eta hori ez dator errealitatearekin bat 
. Gizartea etengabe aldatzen da, denboran zein geografikoki. Mugapena gainditzeko, ingurune aldakorren baitan algoritmoen jokabide negatiboa zuzentzeko gai den prozedura bat eraiki dut.
Ziurgabetasuna aintzat harturik, algoritmoen jarrera aztertu eta aldatu dezakegu egoera errealetan ere
#txiotesia7
@ainhba Eskerrik asko Ainhize hartu duzun lanarengatik!
