负责任且公平的数据科学: 面向包容性可持续分析的资源分配
数据库
2025-02-18 v1
摘要
本项目聚焦于数据科学（DS）中资源分配的负责任与公平问题，特别关注 DS 查询的评估。当前的 DS 实践常常忽视更广泛的社会经济、环境和伦理影响，包括数据主权、公平性和包容性。通过融合后殖民视角，本项目旨在建立创新的公平性指标，尊重文化和情境的多样性，优化计算和能源效率，确保底层社区的平等参与。研究包括开发算法将资源分配与公平约束对齐，纳入伦理和可持续性考量，并推动跨学科合作以弥合技术进步与社会影响之间的鸿沟。本工作旨在塑造一种具有公平性、透明性和社区赋能性的实践，挑战大型科技公司开发的技术权力。
引用
@article{arxiv.2502.11459,
title = {Towards Responsible and Fair Data Science: Resource Allocation for Inclusive and Sustainable Analytics},
author = {Genoveva Vargas-Solar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.11459},
year = {2025}
}