help研究问题机器学习公平性与数据开发实践
如何通过引入公众参与改善机器学习（ML）管道设计中的公平性和透明性？CHI '25
所属方向: 公平、偏见与研究治理
机器学习公平性与数据开发实践
统计基于当前已索引 question 数据，来源缺失不影响问题展示。
114
问题/痛点
29
来源
2025
最近年份
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公众参与在约束ML多元宇宙决策空间上是否能够提高模型的公平性与性能？CHI '25
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在社会性算法设计中，如何有效减少“懒惰数据处理”导致的偏见问题？CHI '25
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算法设计中的偏见可能导致少数群体在就业、医疗等领域受到不公平对待。CHI '25
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如何在数据增强和偏差消除过程中有效引入领域专家以减少AI系统中的表示偏差？CHI '25
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哪些引导方式可以使领域专家更好识别、生成和验证数据，以提高数据质量和模型公平性？CHI '25
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在高风险领域（如医疗健康）中，引入领域专家的偏差消除设计框架如何影响AI模型性能和公平性？CHI '25
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AI模型在少数群体上常表现较差，影响公平性和可靠性。CHI '25
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如何使用机器学习模型识别GLAM元数据中的性别偏见？CHI '25
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在GLAM领域，性别偏见的具体表现方式有哪些？CHI '25
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GLAM元数据中存在的复杂偏见是否可以通过社会学和批判理论更有效地管理？CHI '25
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GLAM领域的性别偏见可能误导公众对历史的理解。CHI '25
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如何通过数据上下文工具帮助受影响群体深入分析数据集的隐性因素？CSCW '24Empowering and Centering Impacted Stakeholders in AI Design
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如何有效整合受影响群体的经历与反馈到AI设计流程中？CSCW '24Empowering and Centering Impacted Stakeholders in AI Design
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在参与式AI设计中，数据女性主义和批判技术 discourse 如何增强工具设计效果？CSCW '24Empowering and Centering Impacted Stakeholders in AI Design
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AI设计未充分考虑受影响群体的反馈，易导致偏见和不公平。CSCW '24Empowering and Centering Impacted Stakeholders in AI Design
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AI训练数据集的生产中涉及哪些角色、实践、地点、规范、政策和价值观？CSCW '24"Making AI Work: Tracing Human Labour in the Supply Chains of Dataset Production"
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各种实体如何交互并构建支撑AI系统的框架？CSCW '24"Making AI Work: Tracing Human Labour in the Supply Chains of Dataset Production"
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这些框架对数据标注员及其支持的AI系统有何影响？CSCW '24"Making AI Work: Tracing Human Labour in the Supply Chains of Dataset Production"
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如何通过干预措施促进公平和负责任的数据标注实践？CSCW '24"Making AI Work: Tracing Human Labour in the Supply Chains of Dataset Production"
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联邦学习（FL）系统如何在防御后门攻击的同时保持用户之间的公平性？UbiComp '24SARS: A Personalized Federated Learning Framework Towards Fairness and Robustness against Backdoor Attacks
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自注意力蒸馏（SAD）策略能否有效修正全球模型中转移的后门知识并提升系统鲁棒性？UbiComp '24SARS: A Personalized Federated Learning Framework Towards Fairness and Robustness against Backdoor Attacks
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如何在个性化训练中优化特征与标签的正确映射关系以提升性能一致性？UbiComp '24SARS: A Personalized Federated Learning Framework Towards Fairness and Robustness against Backdoor Attacks
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联邦学习模型易受用户上传恶意梯度的后门攻击，不公平性降低用户体验。UbiComp '24SARS: A Personalized Federated Learning Framework Towards Fairness and Robustness against Backdoor Attacks
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如何定义和量化普适计算中的公平性？UbiComp '24FairComp: 2nd International Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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普适计算的独特数据特性（如小规模实验数据与时间序列数据）中，如何有效缓解偏见？UbiComp '24FairComp: 2nd International Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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跨文化研究如何增强普适计算模型的公平性与鲁棒性？UbiComp '24FairComp: 2nd International Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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普适计算中的技术可能因偏见而对某些群体产生歧视或失准。UbiComp '24FairComp: 2nd International Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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如何在参与式机器学习中平衡参与者的上下文信息与机器学习开发所需的结构化数据？CHI '24
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参与中介者如何在参与式机器学习中管理权力动态并推动包容性？CHI '24
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如何扩展参与式机器学习以涵盖间接利益相关者（如被算法影响但非直接用户）的需求与反馈？CHI '24
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机器学习对边缘化群体表现不佳，导致系统欠公平。CHI '24
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如何在数据科学工作过程中，通过实时通知提升数据科学家对公平性和偏差问题的意识？CHI '24
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在数据预处理中，实时通知如何帮助识别和处理受保护类别、代理变量及缺失数据？CHI '24
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数据和模型的溯源跟踪如何改善模型在不同群体间的公平性表现？CHI '24
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数据科学家在决策过程中常忽视公平性，导致模型存在偏差。CHI '24
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如何将非理想理论应用于负责任机器学习的实践场景？CHI '24
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在非理想条件下，如何映射抽象价值观（如公平性）与具体技术目标和行动？CHI '24
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机器学习从业者在执行负责任机器学习时存在哪些隐性假设和方法？CHI '24
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技术人员缺乏操作负责任机器学习的明确指导和文档支持。CHI '24
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当前文献中有哪些RAI工具（负责任AI工具）的效果评估实践？CHI '24
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现有RAI工具评估方法存在哪些主要问题和不足？CHI '24
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可以从其他学科的干预评估实践中借鉴哪些方法来提升RAI工具的效果评估？CHI '24
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RAI工具是否真正改善了AI开发的公平性和透明度缺乏评估。CHI '24
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如何在普适计算中定义“公平性”，并设计适合小规模时序数据的偏差减轻方法？UbiComp '23FairComp: Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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哪些新的公平性标准和数据处理范式可以解决普适计算中的文化偏见和地理不平等问题？UbiComp '23FairComp: Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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如何将社会、法律、技术等多学科视角结合到普适计算技术开发中以提高公平性？UbiComp '23FairComp: Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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普适计算技术（如健康监测）存在算法偏见和文化不平等问题。UbiComp '23FairComp: Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing
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在用户隐私保护中，现有PUT（隐私-效用权衡）模型如何在个体公平性上表现？UbiComp '23Analysing Fairness of Privacy-Utility Mobility Models
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用户轨迹的相似性如何影响隐私保护算法的公平性表现？UbiComp '23Analysing Fairness of Privacy-Utility Mobility Models