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Medindo a Diversidade, será um dos maiores medos de grandes empresas?

Medindo a Diversidade, será um dos maiores medos de grandes empresas?

Os sistemas de pesquisa, classificação e recomendação podem ajudar a encontrar documentos úteis em grandes conjuntos de dados. No entanto, estes conjuntos de dados refletem os preconceitos da sociedade em que foram criados e os sistemas correm o risco de consolidar esses preconceitos.
Por exemplo, se alguém que não seja branco pesquisar “fotos de CEO” e vir uma página de homens brancos , poderá sentir que apenas homens brancos podem ser CEO, perpetuando ainda mais a falta de representação nos níveis executivos das empresas.

Usando a quantificação cuidadosa descrita em um artigo recente, Métricas de Diversidade e Inclusão na Seleção de Subconjuntos , podemos quantificar vieses e forçar esses sistemas a retornar uma gama mais ampla de resultados.

A matemática de tudo isso é um pouco mais fácil de acompanhar com formas abstratas. Vamos dar uma olhada em alguns deles:

Suponha que queiramos retornar cerca de 30% de caixas verdes para refletir a distribuição de algum universo maior de formas. Experimente clicar nas formas abaixo para selecionar algumas delas. Você consegue encontrar um subconjunto melhor para retornar?

Outra métrica de diversidade com a qual nos preocupamos é a porcentagem de pontos… quão próximo de 35% de pontos você consegue chegar?

Se pudermos retornar apenas um único subconjunto, como devemos considerar múltiplas métricas de diversidade? Às vezes não é possível reduzir a diferença de cada métrica a zero. Uma abordagem natural: encontrar a seleção com a menor diferença média em todas as métricas para chegar o mais próximo possível de todos os alvos.

Noutras circunstâncias, como escolher um painel de oradores, evitar representar mal qualquer categoria pode ser mais importante. Isso pode ser feito encontrando o subconjunto com a menor diferença máxima . Tente minimizar ambos abaixo:

Observe que minimizar a média resulta em um subconjunto diferente de minimizar o máximo; de que outra forma o uso de um em vez do outro poderia alterar os resultados?

bserve que minimizar a média resulta em um subconjunto diferente de minimizar o máximo; de que outra forma o uso de um em vez do outro poderia alterar os resultados?

Medidas de classificação
Podemos obter mais detalhes mostrando como a diferença média e a diferença máxima classificam muitos conjuntos. Abaixo, existem 20 conjuntos de 10 formas classificadas pelas duas medidas. Tente ajustar o controle deslizante de destino à esquerda para ver como as classificações mudam; a porcentagem de verde, pontos e pequenas formas de cada conjunto é mostrada nos pequenos histogramas.

Nos extremos, a escolha da medida pode ter um grande impacto: se quisermos tentar obter todos os resultados verdes, podemos mudar a meta verde para 100%. Com essa meta, a diferença mínima basicamente classifica os conjuntos pela quantidade de itens verdes e usa as demais metas como desempate. Em contraste, a classificação pela diferença média equilibra mais o alvo verde com os pontos e os alvos pequenos.

Além das diferenças médias e máximas, existem outras maneiras de combinar métricas de diversidade, como cruzar duas métricas para levar em conta a interseccionalidade . O valor absoluto da diferença entre as porcentagens alvo e reais também pode ser quantificado de outras maneiras — você pode querer penalizar mais o undershooting do que o overshooting, por exemplo. É importante ter em mente o que exatamente você está tentando maximizar e o conjunto de dados em que está operando.

Qual medida é a melhor?
No vácuo, todos esses métodos de classificação são defensáveis. Escolher um requer conhecimento do conjunto de dados e do contexto social mais amplo.

Por exemplo, os médicos à esquerda têm mais variação no atributo de cor da camisa, mas são menos diversificados por gênero do que os médicos à direita. Com as metas de cor da camisa e gênero que escolhemos, os dois subconjuntos têm as mesmas diferenças médias e máximas. No entanto, na maioria das aplicações, é mais importante ter uma amostra representativa de características socialmente relevantes, como gênero, em vez de algo menos saliente, como a cor da roupa.

Apenas selecionar uma amostra diversificada também não é suficiente. As métricas de diversidade e inclusão na seleção de subconjuntos introduzem uma forma de medir a “inclusão” – quão bem o pesquisador se sente representado nos resultados?

Abaixo temos a diversidade de gênero, sem inclusão de mulheres, no domínio da imagem de “trabalhador da construção civil”. Indivíduos com apresentação masculina são mostrados em situações realistas e modernas de trabalhadores da construção civil, enquanto indivíduos com apresentação feminina e outras apresentações de gênero são retratados como nostalgia histórica, brinquedos, clipart ou passivos.

O contexto da consulta e do pesquisador também influenciam a qualidade dos resultados da pesquisa. Uma pesquisa por “roupas de trabalho” que mostre uma paleta mista de cores para roupas masculinas e apenas roupas femininas rosa pode fazer com que o pesquisador sinta que as mulheres precisam parecer estereotipadamente femininas em um ambiente profissional. Mas o mesmo conjunto de roupas femininas pode ser apropriado para uma pesquisa por “roupas de trabalho femininas rosa” ou se o pesquisador já tiver expressado preferência pelo rosa.

Vimos como uma pequena mudança de médio para máximo fez uma enorme diferença nas formas abstratas retornadas – e como as coisas podem ficar ainda mais complexas quando características socialmente salientes são incorporadas. Padrões e pequenas decisões podem codificar nossas prioridades e valores; pensar intencionalmente sobre como a diversidade e a inclusão estão a ser medidas e quais as características que são enfatizadas é um passo no sentido da concepção de sistemas mais equitativos.

A pergunta que não cala, porque cada empresa apresenta esse número de forma diferente, despadronizada e de difícil comprenção?

Aloooo @hurb ??

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