Malheiro, Luís Carlos RodriguesBessa, Fernando José da ConceiçãoReis, João Carlos Gonçalves DosSaraiva, Luís Eduardo2023-10Malheiro , L C R , Bessa , F J D C , Reis , J C G D & Saraiva , L E 2023 , ' Revisão sistemática da literatura sobre viés de género e aprendizagem máquina na segurança ' , Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação , vol. 2023 , no. E62 , pp. 182 - 194 .1646-9895Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de InformaçãoO 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.poropenAccessAPRENDIZAGEM COMPUTACIONALSEGURANÇAPROCESSAMENTO DE DADOSENVIESAMENTOGÉNEROINFORMÁTICACOMPUTER SCIENCEMACHINE LEARNINGSECURITYDATA PROCESSINGBIASGENDERarticlehttps://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85174924469&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=28878d21b277ec14013bd51aa2ea16a5&sot=b&sdt=b&s=TITLE-ABS-KEY%28Revis%C3%A3o+sistem%C3%A1tica+da+literatura+sobre+vi%C3%A9s+de+g%C3%A9nero+e+aprendizagem+m%C3%A1quina+na+seguran%C3%A7a%29&sl=105&sessionSearchId=28878d21b277ec14013bd51aa2ea16a5&relpos=0