算法偏差与公平性问题参考文献

关于算法偏差与公平性问题的学术研究相当丰富，以下是一些经常被引用的重要的参考文献和资料： 1. **"Equality of Opportunity in Supervised Learning"** by Moritz Hardt, Eric Price, and Nathan Srebro. - 这篇文章讨论了如何在机器学习中实现机会平等。 2. **"Mitigating Bias in Algorithmic Hiring: Evaluating Claims and Practices"** by Faisal Azam, Bernard R.ต่อตมжен et al. - 分析了招聘领域算法中的偏见及其对公平性的影响。 3. **"Algorithms, Fairness, and Accountability"** by Hanna Wallach, Himabindu Lakkaraju, Samuel Gershman, and Finale Doshi-Velez. - 探讨了算法在数据科学领域中的公正性和责任性问题。 4. **"De-Biasing Strategies to Counteract Position Biases in Machine Learning Model Selection"** by Zhangjie Cao, Ying Wei, and Haoze Sun. - 描述了消除机器学习模型选择中位置偏差的策略。 5. **"The Ethical Algorithm: The Science of Socially Aware Algorithm Design"** by Michael Kearns and Aaron Roth. - 提出了一种新的设计原则，用于创建具有社会意识的算法。 6. **"A Framework for Reducing Bias in Recidivism Prediction Instruments"** by Aylin Caliskan, Joanna J. Bryson, and Arvind Narayanan. - 提出减少在再犯预测工具（工具）中的偏见的框架。 7. **"Understanding and Reducing_bias in Algorithmic Assessments and Hiring"** by Fiona McNeill, Christine E. Exley, and Stefano DellaVigna. - 分析了减少算法评估和招聘中偏见的主要方法。 8. **"Learning Fair Representations"** by Moritz Hardt, Benjamin Recht, and Yoram Singer. - 本文介绍了如何学习“公平”表示，使得结果符合某些公平标准。 9. **"Fairness in Machine Learning"** by Solon Barocas, Moritz Hardt, and Arvind Narayanan. - 一篇综合性文章，讨论了机器学习领域的公平性问题。 10. **"Counterfactual Explanations for Discovering What-If Scenarios in Complex Systems"** by Qiqi Zheng, Marynel Vazquez, and Cynthia Rudin. - 通过反事实解释发现复杂系统中的“假设情景”。 这些文献涵盖了算法偏差和公平性问题的不同方面，包括理论探讨、具体实践案例、减低偏见的策略等。在研究算法公平性时，它们为研究人员和实践者提供了重要的理论支持和实践指导。