http://repositorio.unb.br/handle/10482/38524
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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2019_MariaCristineBrancoLindoso.pdf | 838,91 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título: | Discriminação de gênero em processos decisórios automatizados |
Autor(es): | Lindoso, Maria Cristine Branco |
Orientador(es): | Frazão, Ana de Oliveira |
Assunto: | Decisões automatizadas Discriminação de sexo contra as mulheres Algoritmos |
Data de publicação: | 30-Jun-2020 |
Data de defesa: | 11-Dez-2019 |
Referência: | LINDOSO, Maria Cristine Branco. Discriminação de gênero em processos decisórios automatizados. 2019. 116 f.. Dissertação (Mestrado em Direito)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
Resumo: | O presente estudo objetiva analisar de que maneira os processos decisórios automatizados podem discriminar mulheres. Através da construção de definições relevantes para a compreensão de como funcionam as decisões automatizadas, e também correlacionando o desenvolvimento tecnológico desigual que se vive hoje com uma perspectiva de gênero, pretende-se compreender em que medida os algoritmos, o tratamento de dados em massa, e as tecnologias do tipo big data e data mining podem acabar reproduzindo vieses inconscientes que implicam no tratamento diferenciado de mulheres de forma a prejudica- las na busca pela igualde. Para tanto, o presente estudo mapeou pesquisas empíricas realizadas em outros estudos, e valendo-se da produção bibliográfica que vem sendo desenhada sobre o tema, pretendeu, ao fim, identificar em quais etapas do processo decisório automatizado pode ocorrer essa discriminação, e quais seriam discussões interessantes, do ponto de vista da estrutura automatizada, para tentar solucionar esse problema. |
Abstract: | The intention of the present study is to analyze how automated decision-making processes may discriminate against women. This is done by means of developing relevant concepts for understanding how automated decisions work, and also by analyzing technological development under a gender perspective. By going through these steps, this study aims at understanding to what extent algorithms, mass data processing and technologies such as big data and data mining may end up replicating unconscious biases that result in the unequal treatment of women, and ultimately delays the search for equality. For this analysis, the present study identified empirical researches and analyzed the academic studies that have been developed around this theme so as to identify in which stages of the automated decision-making process the discrimination occurs, and which relevant discussions should society engage in, under the perspective of automated structure, in order to solve this problem. |
Informações adicionais: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, Programa de Pós-Graduação em Direito, 2019. |
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