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懒散的数据处理方式对公正研究的危害
数据实践塑造了公平机器学习研究和实践。关键数据研究通过指出不足并提出改进建议，为该领域的负责前进提供了重要的反思和批评。本研究对公平机器学习数据集进行了全面分析，展示了不经思考的常见实践如何阻碍算法公平研究的覆盖率和可靠性。我们对表格数据集
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2 months ago
使用真实语料库进行数据实践的自动检测和分析
我们提出了一种自动化的方法来识别和可视化不同细节级别的隐私政策中的数据实践，通过利用 ToS;DR 平台的众包注释，我们尝试使用各种方法将政策摘录与预定义的数据实践描述相匹配，进一步进行了一个案例研究来评估我们的方法在真实政策上的有效性，实
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5 months ago
公平性与稳健性机器学习在泛在计算中的研讨会
确保普适计算（UbiComp）研究成果在伦理和公平两方面是合理的，本文探讨了社会、技术和法律视角下的 UbiComp 研究中的公平性及其影响，并提出了保障普适技术不造成伤害或侵犯个人权利的途径，开展数据实践以减少偏见，并研究新政策对社区工作
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9 months ago
数据集是否存在政治性？计算机视觉数据集开发中的学科价值观
本文采用结构化和主题内容分析研究了计算机视觉数据集的文档记录，强调了计算机视觉数据集作者重视效率、普遍性、客观性和模型工作的做法，而这些做法与社交计算实践相矛盾。研究人员提出了在数据集创建和管理过程中更好地融入这些价值观的建议。
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3 years ago
非洲数据共享的叙述与反叙述
本文探讨了非洲数据分享景观面临的问题，包括由殖民主义，种族中心主义和奴隶制制造的权力不平衡，缺乏建立信任的投资，历史和现代剥削实践的缺乏承认以及不适用于非洲背景的西方中心政策，并提出解决这些问题的途径。
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3 years ago
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