网购中算法偏差参考著作

网购中算法偏差的相关问题在学术界和实践界都得到了广泛的关注，以下是一些与此相关的参考著作：

1. "Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy" by Cathy O'Neil.

   • 本书涉及大数据和算法在社会中的不平等和偏见问题，包括在线市场的推荐系统。

2. "Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism" by Safiya Umoja Noble.

   • 探讨搜索引擎如何加剧种族偏见，这其中的一些观点与在线购物平台的算法偏见相似。

3. "The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World" by Pedro Domingos.

   • 书中提到机器学习与算法决策的过程，涉及到算法如何可能引入偏差及其对社会的影响。

4. "Chaos Monkeys: Obscene Fortune and Random Failure in Silicon Valley" by Antonio Garcia Martinez.

   • 自述作者在硅谷科技公司的经历，其中讨论了算法在广告、市场和数据驱动的业务中的角色和失误。

5. "The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information" by Frank Pasquale.

   • 阐述算法黑箱背后的秘密，它怎样控制信息和金融，并论及其中的偏见与不透明性。

6. "Dark Patterns: A Legal and Ethical Analysis" by Azaria, Aharony, & Pentland.

   • 探讨在线界面中的设计模式，这些模式往往会导致用户不经意间做出某些选择，这与算法偏差有关。

7. "Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt" by Ron D. Friedman.

   • 书中讨论了机器学习的应用及其成本，包括发展过程中可能出现的偏差。

8. "The Ethical Algorithm: The Science of Socially Aware Algorithm Design" by Michael Kearns and Aaron Roth.

   • 提供了在设计算法时需要考虑的社会伦理问题，包括公平性和透明度的考虑。

9. "Clean Data: More Transparency, Less Bias, Higher Trust" by Lior Steinberg.

   • 讨论了数据清理的重要性以及如何处理数据中的偏差。

这些著作提供了不同角度的观点来理解算法如何在网购和其他场景中引起偏差，并且涉及了技术和伦理的相关讨论。适合对算法决策在现实世界应用感兴趣的读者阅读。由于篇幅和研究深度，这些书籍适合作为深入学习和研究该领域的参考资料。