Revisão sistemática da literatura sobre viés de género e aprendizagem máquina na segurança

Abstract

O presente estudo foi desenvolvido com o propósito de: analisar os desafios da utilização de dados com viés de género para a aprendizagem da máquina na segurança. A procura das limitações da aprendizagem máquina e o debate sobre o contágio por via de dados desequilibrados na fase do treino, nomeadamente na dimensão do género, foi baseado no protocolo Prisma. Depois de serem definidas as palavras-chave a procurar e os critérios de exclusão, a densificação da análise das 39 investigações selecionadas foi promovida por via da utilização do VOSviewer, do Connected papers e do Treecloud. A conjugação das técnicas e procedimentos anteriores possibilitou concluir que: (1) os vieses cognitivos podem existir na aprendizagem máquina devido ao recurso a dados desequilibrados para treino; (2) proporcionar um treino com dados equilibrados (também sobre o género) a uma rede aumenta a sua resiliência; (3) é possível introduzir algoritmos com atributos gender sensitive para mitigar vieses na aprendizagem máquina; (4) existe um gap sobre investigações científicas relativamente a vieses de género no campo da segurança.