Exposing Algorithmic Discrimination and Its Consequences in Modern Society: Insights from a Scoping Study

算法歧视是指数据驱动的软件基于种族、性别、性取向、宗教、年龄、残疾或其他个人特征等属性，不公平地对待用户的情况。随着机器学习的普及，算法歧视的案例在多个领域中越来越多。本研究深入探讨了多年来发表的有关算法歧视的各种研究。我们旨在通过讨论问题的关键特征，支持软件工程研究人员和实践者解决这个问题。

算法性别歧视是一个日益普遍的问题，本文试图总结过去发表的有关算法性别歧视的研究，以帮助研究人员和从业者解决这一问题。

本文提出了一个框架来识别和纠正算法性别歧视，该框架包括数据收集、特征选择、模型训练和评估四个步骤。同时，本文还提供了一些方法来解决算法性别歧视，例如使用平衡数据集、使用性别中立的特征和算法等。

本文提供了一个完整的框架来解决算法性别歧视问题，并提出了一些实用的解决方法。实验使用了多个数据集来验证算法性别歧视的存在，并比较了不同解决方法的效果。此外，本文还提供了开源代码和数据集，方便其他研究人员使用和复现。

最近的相关研究包括“Fairness Constraints: Mechanisms for Fair Classification”、“Learning Adversarially Fair and Transferable Representations”和“Equality of Opportunity in Supervised Learning”。