Abstract-Discrimination-aware data mining (DADM) syftar till att härleda mönster som inte diskriminerar på "orättvisa grunder" såsom kön, etnicitet eller nationalitet. DADM-garantier kan vara till stor hjälp för beslutsstödsansökningar inom områden som bankverksamhet eller sysselsättning. Att begränsa datautvinningen till att utesluta en fast uppräkning av potentiellt diskriminerande egenskaper är dock alltför restriktivt. Det bör kompletteras med undersökande DADM. Vi diskuterar dessa två former av DADM och deras krav för utvärdering, och vi diskuterar och förfinar vårt DCUBE-GUI verktyg som ett system för undersökande DADM. I en användarstudie som administreras via Mekanisk Turk visar vi att verktyg som DCUBE-GUI framgångsrikt kan hjälpa nybörjare att utforska diskriminering inom datautvinning.
I data mining community är opartiskt eller rättvist beslutsfattande känt som diskriminering-medveten data mining (DADM) REF.
Exploring Discrimination: A User-centric Evaluation of Discrimination-Aware Data Mining
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}