About: Algorithmic bias

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: Algorithmic bias Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.demo.openlinksw.com/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FAlgorithmic_bias&invfp=IFP_OFF&sas=SAME_AS_OFF

Algorithmic bias describes systematic and repeatable errors in a computer system that create "" outcomes, such as "privileging" one category over another in ways different from the intended function of the algorithm.

Attributes	Values
rdfs:label	تحيز خوارزمي (ar) Algorithmic bias (en) Sesgo algorítmico (es) Biais algorithmique (fr) Discriminação algorítmica (pt)
rdfs:comment	التحيز الخورازمي يصف الأخطاء النظامية والمتكررة في نظم الحاسوب التي تؤدي إلى نتائج غير عادلة، مثل تفضيل مجموعة عشوائية من المستخدمين على المجموعات الأخرى. يمكن أن ينشأ التحيز نتيجة عوامل كثيرة، من بينها تصميم الخوارزمية نفسها، أو الاستخدام غير المتوقع أو غير المقصود أو القرارات المتعلقة بكيفية تكويد وجمع وتحليل واستخدام البيانات التي تدرب الخوارزمية. يمكن العثور على التحيز الخوارزمي في منصات من بينها محركات البحث ومنصات التواصل الاجتماعي، وقد يؤدي هذا التحيز إلى تأثيرات تشمل خروقات خصوصية غير مباشرة أو توكيد تحيزات اجتماعية مرتبطة بالعرق ونوع الجنس والتوجه الجنسي والإثنية. وتهتم دراسات التحيز الخورازمي بالخوارزميات التي تعكس تمييزًا نظاميًّا وغير عادل. وفي الآونة الأخيرة، بدأت الأطر القانونية في التصدي لهذا التحيز الخوارزمي، ومن مثل ذلك تشريع النظام الأوروبي العام لحماية البيانات الصادر في (ar) Algorithmic bias describes systematic and repeatable errors in a computer system that create "" outcomes, such as "privileging" one category over another in ways different from the intended function of the algorithm. (en) El sesgo algorítmico ocurre cuando un sistema informático refleja los valores de los humanos que están implicados en la codificación y recolección de datos usados para entrenar el algoritmo. El sesgo algorítmico se puede encontrar en todos lados, como en los resultados de los motores de búsqueda o en las redes sociales y pueden tener un gran impacto en temas como la privacidad o agravar sesgos sociales como los existentes respecto a razas, género, sexualidad o etnias. El estudio del sesgo algorítmico esta enfocado sobre todo en algoritmos que reflejan "discriminación sistemática e injusta". Este tipo de sesgos han empezado a ser tenidos en cuenta en marcos legales recientemente, como el Control de Protección de Datos Generales de la Unión Europea en 2018. (es) Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données. Les biais algorithmiques ont été identifiés et critiqués pour leur impact sur les résultats des moteurs de recherche, les services de réseautage social, le respect de la vie privée, et le profilage racial. Dans les résultats de recherche, ce biais peut créer des résultats reflétant des biais racistes, sexistes ou d'autres biais sociaux ou culturels, malgré la neutralité supposée des données. Un exemple concret est celui des in (fr) Discriminação algorítmica é um conceito que corresponde ao ato de algoritmos tomarem atitudes discriminatórias ou exclusórias em relação a seres humanos. Estas atitudes podem ser desde simples erros em detecções faciais, até a condenação de um indivíduo por algoritmos jurídicos baseado em suas características raciais. A discriminação algorítmica está diretamente relacionada ao viés algorítmico (pt)
foaf:depiction
dcterms:subject	Information ethics Machine learning Computing and society Philosophy of artificial intelligence Bias Discrimination
Wikipage page ID	55817338 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1124852791 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Cataloging PricewaterhouseCoopers ProPublica End user Ubiquitous computing Bing (search engine) Black in AI Algorithm Algorithms of Oppression Information ethics Anti-discrimination law Joseph Weizenbaum Bias Risk assessment Cybernetics United States Congress CCTV Defendant Device fingerprint Predictive policing African American English Comparison of source-code-hosting facilities Complex system Correlations Member state of the European Union Scott Lash Clay Shirky Cleartext General Data Protection Regulation Google Google Play Confusion matrix Credit score Criminal sentencing in the United States Trade secrets LinkedIn Machine learning Article 29 Working Party Computer Power and Human Reason Computer program Ideology Privacy-enhancing technologies Proof of concept Science, technology, engineering, and mathematics Machine learning British nationality law Brokeback Mountain Bruno Latour Computing and society Turnitin Data Data Protection Directive Data point Data set Web browser engine Algorithm characterizations Amazon.com Amazon (company) American Airlines DARPA Database Error European Union Explainable artificial intelligence Facebook Facial recognition system Fairness (machine learning) Federal Trade Commission Feedback loop Fourteenth Amendment to the United States Constitution British Nationality Act Nikon History of gay men in the United States Visual field Randomness Recital (law) Grindr Hierarchy

Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 56 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software