RT journal article
T1 Ética y transparencia para la detección de sesgos algorítmicos de género
T2 Ethics and transparency for detection of gender bias in algorithms
A1 Benitez Eyzaguirre, Lucia Isabel
A2 Marketing y Comunicación
K1 Transparencia
K1 algoritmos
K1 conocimiento abierto
K1 género
K1 Transparency
K1 algorithms
K1 open knowledge
K1 gender
K1 Gender studies
AB La  creciente  importancia  de  los  algoritmos  pone  en  evidencia  la  discriminación  que  se  registra, especialmente en género y minorías, así como la necesidad de transparencia en la aplicación de estas fórmulas frente a la opacidad de las corporaciones. A pesar de estos sesgos, en los algoritmos se  apoya  la  toma  de  decisiones  de  casi  todos  los  campos  del  conocimiento  y  de  las  actividades  sociales,  políticas  y  económicas  a  causa  de  una  confianza  casi  ciega  en  los  procesamientos  informáticos,  de  un  imaginario  tecnológico  sobre  su  capacidad  para  eliminar  el  error  y  el  sesgo. El Efecto Manipulador del Motor de Búsqueda o Search Engine Manipulation Effect (SEME) (Epstein y Robertson, 2015) muestra efectos muy claros sobre el comportamiento del voto. También Caliskan y Bryson  (2017)  han  detectado  la  reproducción  de  sesgos  de  género  y  étnicos,  a  partir  de  datos  ya  sesgados que conducen a desviaciones estadísticas muy importantes en el Big Data.
PB Universidad Complutense de Madrid
SN 1988-2696
YR 2019
FD 2019-01-28
LK http://hdl.handle.net/10498/22841
UL http://hdl.handle.net/10498/22841
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 13-nov-2026