Vieses algorítmicos de gênero: melhores práticas para redução de danos às mulheres na tomada de decisão automatizada - MARTINS, Luciane Cristina Nagay (002, 2022)
Este trabalho abordou como os algoritmos estão longe de serem estruturas neutras, mas ao contrário estão carregadas de vieses que prejudicam as mulheres e são resultados tanto da base de dados utilizados pelos algoritmos quanto pelas vivências e crenças de programadores que desenham esses algoritmos. Ao longo do trabalho, vimos como os algoritmos e os bancos de dados são formulados e utilizados. E como, se não houver nenhuma interferência, irão perpetuar a situação discriminatória vivida pelas mulheres ao longo dos tempos. Concluímos que as empresas de tecnologia têm sim o poder de mudar este cenário com algumas práticas que podem ser aplicadas para aumentar a equidade de gênero nas decisões automatizadas feitas pelos algoritmos.

This paper addressed how algorithms are far from being neutral structures, but on the contrary, they are loaded with biases that harm women and are the result of both the database used by the algorithms and the experiences and beliefs of programmers who design these algorithms. Throughout the work, we could see how algorithms and databases are formulated and used. And if we do not interfere, it will perpetuate the discriminatory situation experienced by women over the times. We conclude that all companies do have the power to change this scenario with some practices that can be applied to increase gender equity in the automated decisions made by algorithms.
Keywords: Algoritmos; Análise de dados; Mineração de dados; Relações de gênero; Mulheres; Banco de dados; Informação e Comunicação