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		<title>An algorithm audit. Data and discrimination: collected essays - Histórico de revisão</title>
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		<subtitle>Histórico de revisões para esta página neste wiki</subtitle>
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		<id>http://algoritmos.lablivre.wiki.br/index.php?title=An_algorithm_audit._Data_and_discrimination:_collected_essays&amp;diff=1651&amp;oldid=prev</id>
		<title>Samadeu em 15h13min de 5 de janeiro de 2020</title>
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				<updated>2020-01-05T15:13:29Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;&lt;/p&gt;
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				&lt;td colspan='2' style=&quot;background-color: white; color:black; text-align: center;&quot;&gt;Edição das 15h13min de 5 de janeiro de 2020&lt;/td&gt;
				&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td colspan=&quot;2&quot; class=&quot;diff-lineno&quot; id=&quot;mw-diff-left-l11&quot; &gt;Linha 11:&lt;/td&gt;
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&lt;tr&gt;&lt;td class='diff-marker'&gt;&amp;#160;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class='diff-marker'&gt;&amp;#160;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
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		<author><name>Samadeu</name></author>	</entry>

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		<title>Samadeu: Criou página com ' Apesar das transformações políticas e culturais significativas desde o movimento dos Direitos Civis e outras convulsões sociais dos anos sessenta e setenta, a discrimina...'</title>
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				<updated>2020-01-05T15:10:36Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;Criou página com &amp;#039; Apesar das transformações políticas e culturais significativas desde o movimento dos Direitos Civis e outras convulsões sociais dos anos sessenta e setenta, a discrimina...&amp;#039;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Página nova&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;&lt;br /&gt;
Apesar das transformações políticas e culturais significativas desde o movimento dos Direitos Civis e outras convulsões sociais dos anos sessenta e setenta, a discriminação continua sendo um problema. E enquanto as desigualdades persistentes resultam de um conjunto complexo de fatores, os sistemas automatizados digitalmente podem estar aumentando esses problemas de novas maneiras.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Esses sistemas são executados com base nos dados produzidos em nossos meandros digitais diários e em algoritmos treinados para identificar padrões entre diferentes pontos de dados. O resultado desses cálculos computadorizados inclui previsões de nosso comportamento futuro, recomendações para a compra de um produto ou outro, conselhos de que modificamos nossa&lt;br /&gt;
comportamento, feedback e ajustes na operação de sistemas controlados por computador e muito mais. De funcionários da Casa Branca a defensores de direitos civis, a &amp;quot;quantos&amp;quot; e &amp;quot;técnicos&amp;quot;, muitos começaram a questionar o poder dos sistemas acionados por algoritmos para categorizar, cutucar, preparar e tratar de maneira diferenciada as pessoas de maneiras que podem agravar questões sociais, econômicas e raciais. desigualdades.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
No final de 2013, o Open Technology Institute (OTI) da Nova América começou a organizar uma pesquisa para explorar essas preocupações. Nosso objetivo era desvendar aspectos básicos da discriminação baseada em dados, um termo genérico que eu uso para me referir a processos de controle algorítmico tomada de decisão e sua conexão com a injustiça e a injustiça na sociedade. Queríamos examinar o que está em jogo para a sociedade e pensar em como lidar com os problemas que possam surgir. Decidimos realizar o evento como parte de uma reunião anual da Associação Internacional de Comunicação (ACI), que atrai acadêmicos de todo o mundo, e emitimos uma chamada de propostas para a comunidade da ACI e além, sobre o tema de dados e discriminação. O evento, realizado em 22 de maio de 2014, em Seattle, Washington, contou com uma dúzia de pesquisadores que variaram de professores titulares a doutorandos. Eles apresentaram trabalhos que se enquadravam em uma das três categorias temáticas: “Descobrindo e respondendo a danos”, “Participação, presença e política” e “Justiça, equidade e impacto”.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A coleção de artigos apresentados aqui - e editada com a assistência de dois pesquisadores da convenção, Virginia Eubanks e Solon Barocas - reflete a maior parte das investigações daquele dia como novas idéias que germinaram nos meses seguintes.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
No total, os trabalhos visam fornecer informações básicas, tentar provocar discussões e debates e, esperançosamente, sugerir trajetórias para pesquisas e redações adicionais, inclusive em áreas inexploradas ou pouco abordadas.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nas páginas a seguir, os autores abordam a discriminação por dados em uma ampla variedade de contextos, por exemplo, saúde, serviços públicos e varejo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Eles identificam uma ampla gama de preocupações, como a dificuldade de replicar os processos de coleta e análise de dados cuja inspeção pode revelar insights sobre a discriminação por algoritmo. Eles examinam a natureza em rede dos danos e o papel da lei, incluindo políticas sociais, que define os termos de desenvolvimento e implantação de&lt;br /&gt;
sistemas automatizados orientados a dados. Os autores também contemplam um amplo conjunto de soluções: revelando fragilidades dos mecanismos existentes de transparência e prestação de contas, a fim de criar novos e melhores, mobilizando processos orientados a dados para melhorar a discriminação e ampliando a discussão pública sobre os usos e consequências futuros dos direcionados por dados. sistemas para influenciar as escolhas sobre seu desenvolvimento e implantação.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
À medida que entramos em uma era de mais e mais coleta, análise e uso de dados, a urgência de produzir pesquisas e análises sólidas não pode ser subestimada. Existe uma ameaça real de que os efeitos negativos da tomada de decisão algorítmica sobrecarregem desproporcionalmente os mais pobres e marginalizados entre nós. Lidar com a complexidade da discriminação orientada a dados não é tarefa fácil, e essa coleção marca um passo modesto para trazer à luz processos e problemas que, de outra forma, poderiam permanecer invisíveis e inquestionáveis.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Samadeu</name></author>	</entry>

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