算法公平性的参考文献

算法公平性是一个重要的研究领域，涉及计算机科学、社会学、伦理学和法律等多个学科。以下是一些值得推荐的相关参考文献：

1. Mitchell, M., & Cohen, I. (编者). (2018). Algorithms in Practice: Critical Algorithm Studies and Data Activism. New York University Press.

   • 本书收录了关于算法影响的研究，包括算法偏见、算法审查与数据活动主义。

2. O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown.

   • Cathy O'Neil 的这本书详细讨论了大数据及其算法如何加剧社会不平等，并威胁民主的问题。

3. Barocas, S., Kleinberg, J., Levy, K., & Levy, N. (2019). Mitigating bias in algorithmic hiring: Evaluating claims and practices.NBER Working Paper No. 25547.

   • 来自康奈尔大学的研究人员评估了算法在招聘领域的偏见和可能的解决方案。

4. Caliskan, A., Bryson, J. J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science, 356(6334), 183-186.

   • 这篇文章展示了许多语言模型训练出的算法中如何含有人类的偏见，并通过句子合成任务可以被揭露出来。

5. Kannan, H., He, D., Wilcox, E., & Li, K. (2018). Detecting Unfair Discrimination through Causality. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, 2018(4), 354-373.

   • 该论文提出一种方法，通过因果关系的分析来检测和减少算法决策中的不公平歧视问题。

6. Zliobaite, I. (2015). Learning from biased data: an overview. arXiv preprint arXiv:1504.01328.

   • 这篇综述文章概述了从有偏差数据中学习的技术，并讨论了算法公平性问题。

7. Raghavan, M., Barocas, S., Kleinberg, J., & Levy, K. (2020). Mitigating Bias in Algorithmic Hiring: Evaluating the Practicality of Hirability Prediction. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.

   • 这些学者提供了实用的算法解决方案，以减少在招聘过程中的偏见问题。

以上仅为不同角度的入门文献列表。如果你需要更多深入或关注特定议题如种族、性别、年龄等算法公平性的研究，建议结合最新的期刊文献和会议论文进行查阅。