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  • 1. @DataBeersMLG 29-Nov-2018 Nerea Luis Mingueza @sailormerqury La diversidad (o su falta) en proyectos científico-tecnológicos
  • 3. La otra cara de los proyectos “tech” Pipeline data-mining 1 2 Fuentes de datos: Recopilación y preparación Modelado y preprocesado de los datos 3 4 Identificar el problema Evaluación e interpretación de los datos
  • 4. La otra cara de los proyectos “tech” Los algoritmos aprenden de nosotros, de nuestro conocimiento
  • 5. La otra cara de los proyectos “tech” Nosotros, “los humanos” tenemos sesgos (y cometemos errores)
  • 6. •Fake news → manipulación, impacto •Bots → cordialidad, educación •Raza/Edad/Sexo → voz, imagen, auto-tag, predictivo Analicemos casos
  • 7. •Zurdos, diestros → movimiento, estética •Accesibilidad → inclusión •Privacidad de los datos → cruzar datasets Analicemos casos
  • 8. ¿Queremos perpetuar estereotipos? https://www.huffingtonpost.ca/entry/google-image-gender-bias_n_7036414?guccounter=1 It turns out that for some search terms, like "chief executive officer," the gender imbalance on Google is a lot worse than it is in real life. The study found that only 11 percent of the people shown in an image search for "chief executive officer" were women, while BLS data indicates that 27 percent of CEOs are women. Similarly, a search for telemarketers showed 64 percent women, even though in reality it's about a 50-50 gender split. Nearly 60 percent of bartenders are female, but in the image search results, only 23 percent were.
  • 9. La brecha tecnológica • Ningún colectivo puede quedarse fuera de la toma de decisiones • Todos los colectivos deben disfrutar de la misma experiencia tecnológica • La formación tecnológica es esencial