Discriminação por dados: uma análise a partir da literatura científica internacional

• Autor(a) principal: Bagatini, José Augusto
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/234922
• topic: Dados pessoais; Discriminação por dados; Discriminação algorítmica; Análise de domínio; Organização do conhecimento; Personal data; Data discrimination; Algorithm discrimination; Domain analysis; Knowledge organization

Os dados pessoais assumem papel fundamental na dinâmica socioeconômica contemporânea, tendo como um dos principais aspectos discutidos na atualidade o seu potencial de subsidiar situações discriminatórias. Desse modo, a presente dissertação tem por objetivos: a) caracterizar o universo de produção científica na referida temática a partir dos autores, instituições e países; e b) tecer um panorama da configuração temática dessa literatura de modo a identificar tendências de pesquisa. Para tanto, a pesquisa utiliza como universo bibliográfico as bases de dados Scopus e Web of Science sem um recorte temporal definido, sobre os temas “data discrimination”, “algorithmic bias”, “algorithmic discrimination” e “fair algorithms”. Os resultados obtidos possibilitaram, a partir da experiência investigativa, inferir que o domínio de conhecimento analisado incorpora predominantemente dados pessoais, seja sua dimensão comportamental seja no âmbito dos denominados dados sensíveis. Os referidos dados, por sua vez, estão suscetíveis à ação de algoritmos de distintas ordens, sejam eles de relevância, filtragem, preditivos, de ranqueamento social, de recomendação de conteúdos e de classificação aleatória. Tais algoritmos, por sua vez, podem trazer embutidos, em sua programação, vieses discriminatórios relativos a gênero, orientação sexual, raça, nacionalidade, religião, idade, classe social, perfil socioeconômico, aparência física, e posicionamento político.