算法偏差与公平性问题参考文献

关于算法偏差与公平性问题的学术研究相当丰富，以下是一些经常被引用的重要的参考文献和资料：

1. "Equality of Opportunity in Supervised Learning" by Moritz Hardt, Eric Price, and Nathan Srebro.

   • 这篇文章讨论了如何在机器学习中实现机会平等。

2. "Mitigating Bias in Algorithmic Hiring: Evaluating Claims and Practices" by Faisal Azam, Bernard R.ต่อตมжен et al.

   • 分析了招聘领域算法中的偏见及其对公平性的影响。

3. "Algorithms, Fairness, and Accountability" by Hanna Wallach, Himabindu Lakkaraju, Samuel Gershman, and Finale Doshi-Velez.

   • 探讨了算法在数据科学领域中的公正性和责任性问题。

4. "De-Biasing Strategies to Counteract Position Biases in Machine Learning Model Selection" by Zhangjie Cao, Ying Wei, and Haoze Sun.

   • 描述了消除机器学习模型选择中位置偏差的策略。

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

   • 提出了一种新的设计原则，用于创建具有社会意识的算法。

6. "A Framework for Reducing Bias in Recidivism Prediction Instruments" by Aylin Caliskan, Joanna J. Bryson, and Arvind Narayanan.

   • 提出减少在再犯预测工具（工具）中的偏见的框架。

7. "Understanding and Reducing_bias in Algorithmic Assessments and Hiring" by Fiona McNeill, Christine E. Exley, and Stefano DellaVigna.

   • 分析了减少算法评估和招聘中偏见的主要方法。

8. "Learning Fair Representations" by Moritz Hardt, Benjamin Recht, and Yoram Singer.

   • 本文介绍了如何学习“公平”表示，使得结果符合某些公平标准。

9. "Fairness in Machine Learning" by Solon Barocas, Moritz Hardt, and Arvind Narayanan.

   • 一篇综合性文章，讨论了机器学习领域的公平性问题。

10. "Counterfactual Explanations for Discovering What-If Scenarios in Complex Systems" by Qiqi Zheng, Marynel Vazquez, and Cynthia Rudin.

    • 通过反事实解释发现复杂系统中的“假设情景”。

这些文献涵盖了算法偏差和公平性问题的不同方面，包括理论探讨、具体实践案例、减低偏见的策略等。在研究算法公平性时，它们为研究人员和实践者提供了重要的理论支持和实践指导。