Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Bagatini, José Augusto |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/234922
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Resumo: |
Os dados pessoais assumem papel fundamental na dinâmica socioeconômica contemporânea, tendo como um dos principais aspectos discutidos na atualidade o seu potencial de subsidiar situações discriminatórias. Desse modo, a presente dissertação tem por objetivos: a) caracterizar o universo de produção científica na referida temática a partir dos autores, instituições e países; e b) tecer um panorama da configuração temática dessa literatura de modo a identificar tendências de pesquisa. Para tanto, a pesquisa utiliza como universo bibliográfico as bases de dados Scopus e Web of Science sem um recorte temporal definido, sobre os temas “data discrimination”, “algorithmic bias”, “algorithmic discrimination” e “fair algorithms”. Os resultados obtidos possibilitaram, a partir da experiência investigativa, inferir que o domínio de conhecimento analisado incorpora predominantemente dados pessoais, seja sua dimensão comportamental seja no âmbito dos denominados dados sensíveis. Os referidos dados, por sua vez, estão suscetíveis à ação de algoritmos de distintas ordens, sejam eles de relevância, filtragem, preditivos, de ranqueamento social, de recomendação de conteúdos e de classificação aleatória. Tais algoritmos, por sua vez, podem trazer embutidos, em sua programação, vieses discriminatórios relativos a gênero, orientação sexual, raça, nacionalidade, religião, idade, classe social, perfil socioeconômico, aparência física, e posicionamento político. |