{"id":22554,"date":"2017-03-08T11:06:57","date_gmt":"2017-03-08T11:06:57","guid":{"rendered":"http:\/\/eurecat.org\/?p=22554\/"},"modified":"2017-03-08T14:24:24","modified_gmt":"2017-03-08T14:24:24","slug":"algoritmos-antidiscriminacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/algoritmos-antidiscriminacion\/","title":{"rendered":"Algoritmos antidiscriminaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p><strong>\u00bfPor qu\u00e9 si buscas en Google Im\u00e1genes la palabra \u00abPolic\u00eda\u00bb en la mayor\u00eda de im\u00e1genes s\u00f3lo aparecen hombres y en las que aparecen mujeres visten de forma provocativa? \u00bfPor qu\u00e9 muchos resultados de b\u00fasquedas de minor\u00edas \u00e9tnicas muestran im\u00e1genes negativas?<\/strong><\/p>\n<p>Los algoritmos y los <strong>recomendadores Big Data forman parte de nuestro d\u00eda a d\u00eda<\/strong>. Por medio del an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n sobre nuestros gustos, opiniones y comportamientos son capaces de determinar los medios y los productos que consumimos. Incluso, nos ayudan a buscar pareja.<\/p>\n<div id=\"attachment_22581\" style=\"width: 510px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-22581\" class=\"wp-image-22581\" src=\"https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2.jpg\" width=\"500\" height=\"281\" srcset=\"https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-30x17.jpg 30w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-120x68.jpg 120w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-200x113.jpg 200w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-300x169.jpg 300w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-400x225.jpg 400w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-500x281.jpg 500w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-600x338.jpg 600w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2-768x432.jpg 768w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/logaritmes_antidiscriminacio-2.jpg 800w\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><p id=\"caption-attachment-22581\" class=\"wp-caption-text\">Una muestra de los resultados de la b\u00fasqueda \u00abPolic\u00eda\u00bb en Google Im\u00e1genes<\/p><\/div>\n<p><strong>Su influencia tambi\u00e9n llega al mundo off-line<\/strong>: la anal\u00edtica de datos puede ayudar a determinar el mejor candidato para un puesto de trabajo o la concesi\u00f3n de una hipoteca. Que tu c\u00f3digo postal indique que vives en un barrio con una renta per c\u00e1pita baja puede ser un dato objetivo que juegue en tu contra a la hora de aprobar un pr\u00e9stamo hipotecario.<\/p>\n<p><strong>Sara Hajian<\/strong> es investigadora en la unidad de investigaci\u00f3n en Data Science de Eurecat. Explica que <strong>hoy los recomendadores artificiales toman m\u00e1s decisiones que antes tomaban los humanos<\/strong>. Y a\u00f1ade: \u00abA pesar de que una decisi\u00f3n tomada por un algoritmo est\u00e9 hecha de acuerdo con criterios objetivos, puede suponer una discriminaci\u00f3n no intencionada. <strong>Las m\u00e1quinas aprenden de nuestros prejuicios y estereotipos<\/strong>\u00ab.<\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n en Data Science ofrece la posibilidad de mitigar la discriminaci\u00f3n por defecto para <strong>fomentar la antidiscriminaci\u00f3n por dise\u00f1o en el desarrollo de nuevos algoritmos<\/strong>. O dicho de otro modo. \u00abSe trata de desarrollar algoritmos que eviten que nuestro m\u00f3vil s\u00f3lo <strong>sugiera contenidos estereotipados al rol femenino por el solo hecho de detectar que el usuario del dispositivo es una mujer<\/strong>\u00ab, explica.<\/p>\n<div id=\"attachment_22597\" style=\"width: 233px\" class=\"wp-caption alignleft\"><img decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-22597\" class=\"wp-image-22597 size-medium\" src=\"https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-223x300.png\" width=\"223\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-22x30.png 22w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-120x162.png 120w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-200x270.png 200w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-223x300.png 223w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-400x539.png 400w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-500x674.png 500w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-600x809.png 600w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-768x1035.png 768w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-800x1078.png 800w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-1160x1564.png 1160w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34-1200x1617.png 1200w, https:\/\/eurecat.org\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Captura-de-pantalla-2017-03-08-a-las-9.32.34.png 1558w\" sizes=\"(max-width: 223px) 100vw, 223px\" \/><p id=\"caption-attachment-22597\" class=\"wp-caption-text\">Sara Hajian es investigadora de la Unidad de Data Science de Eurecat<\/p><\/div>\n<p>Hajian est\u00e1 especializada en el desarrollo de algoritmos antidiscriminaci\u00f3n por dise\u00f1o, es decir, ya integrado. Recientemente ha publicado el estudio \u00ab<span class=\"s1\">Algorithmic Bias: From Discriminaci\u00f3n Discovery to Fairness-aware Data Mining\u201d<\/span>. Hajin ha mostrado parte de los resultados de la investigaci\u00f3n en la sesi\u00f3n de debate \u00abAlgorithmic Gender Discrimination, Sexism and Data (In)Equalities\u00bb de la conferencia\u00a0<a href=\"http:\/\/www.cpdpconferences.org\/25012017\/petite.html\">Computers, Privacy &amp; Data Protection<\/a> que tuvo lugar en Bruselas el pasado mes de enero y en el Data Beers de Barcelona.<\/p>\n<p>El trabajo propone una metodolog\u00eda en <strong>3 fases para el tratamiento de datos<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>Antidiscriminaci\u00f3n por dise\u00f1o<\/strong><\/p>\n<p>En la fase de pre-procesamiento de la informaci\u00f3n, la estrategia utilizada consiste en <strong>controlar la distorsi\u00f3n del conjunto de dato<\/strong>s. \u00abEn la pr\u00e1ctica, supone eliminar datos sensibles de potenciar la discriminaci\u00f3n como el c\u00f3digo postal, el g\u00e9nero o la raza para que no se puedan extraer modelos de decisi\u00f3n que discriminen\u00bb, explica.<\/p>\n<p>Una vez tenemos los datos, hay que hacer una <strong>aproximaci\u00f3n \u00e9tica que integre la antidiscriminaci\u00f3n por dise\u00f1o<\/strong>. Esto supone modificar los algoritmos de data mining para que no contengan decisiones injustas.<\/p>\n<p>En la tercera fase, se proponen <strong>tareas de postprocesamiento de los modelos de extracci\u00f3n<\/strong> de datos obtenidos en vez de limpiar el conjunto de datos original o cambiar los algoritmos de miner\u00eda de datos.<\/p>\n<p>\u00abDe esta manera, comenzaremos realmente a trabajar en modelos antidiscriminaci\u00f3n. <strong>La personalizaci\u00f3n es buena pero hasta cierto punto porque quiz\u00e1s nuestros intereses no se ajustan al de los roles mayoritarios<\/strong>\u00ab, concluye Hajian.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfPor qu\u00e9 si buscas en Google Im\u00e1genes la palabra \u00abPolic\u00eda\u00bb en la mayor\u00eda de im\u00e1genes s\u00f3lo aparecen hombres y en las que aparecen mujeres visten de forma provocativa? \u00bfPor qu\u00e9 muchos resultados de b\u00fasquedas de minor\u00edas \u00e9tnicas muestran im\u00e1genes negativas? 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