Fair Enough? On (Avoiding) Bias in Data, Algorithms and Decisions - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Fair Enough? On (Avoiding) Bias in Data, Algorithms and Decisions

Francien Dechesne
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1113487
Universiteit Leiden = Leiden University

Résumé

This contribution explores bias in automated decision systems from a conceptual, (socio-)technical and normative perspective. In particular, it discusses the role of computational methods and mathematical models when striving for “fairness” of decisions involving such systems.

Domaines

Informatique [cs]
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Citer

Francien Dechesne. Fair Enough? On (Avoiding) Bias in Data, Algorithms and Decisions. 14th IFIP International Summer School on Privacy and Identity Management (Privacy and Identity), Aug 2019, Windisch, Switzerland. pp.17-26, ⟨10.1007/978-3-030-42504-3_2⟩. ⟨hal-03378959⟩

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