欧盟监管要求下的数据质量：机器学习从业者的观点调查
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2026-02-09 v1
摘要
理解数据质量如何与机器学习(ML)系统的监管要求相匹配，是面向从业者 navigating evolving EU regulatory landscape 时的关键挑战。为此，我们首先提出了一个实用框架，将既定的数据质量维度与特定的欧盟监管要求对齐。其次，我们对来自欧盟的180多名数据从业者进行了全面的在线调查，探讨他们在确保符合监管要求的ML系统数据质量方面的方法、关键挑战和未满足的需求。我们的发现突显了当前实践与监管期望之间的关键差距，凸显了从业者需要更集成的数据质量工具以及更好技术与法律从业者之间的协作。这些见解为弥合技术专业知识和监管合规性提供了建议，最终促进负责任且可信赖的ML部署。
引用
@article{arxiv.2602.06594,
title = {Machine Learning Practitioners' Views on Data Quality in Light of EU Regulatory Requirements: A European Online Survey},
author = {Yichun Wang and Kristina Irion and Paul Groth and Hazar Harmouch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.06594},
year = {2026}
}