This HTML5 document contains 16 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

PrefixNamespace IRI
category-eshttp://es.dbpedia.org/resource/Categoría:
dcthttp://purl.org/dc/terms/
wikipedia-eshttp://es.wikipedia.org/wiki/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n11https://www.computer.org/web/standards/
dbpedia-eshttp://es.dbpedia.org/resource/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n12https://en.wikipedia.org/wiki/File:Used_Punchcard_(5151286161).jpg%7Cminiaturadeimagen%7C
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n9http://es.wikipedia.org/wiki/Sesgo_algorítmico?oldid=130009548&ns=
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
n13https://en.wikipedia.org/wiki/File:Three_Surveillance_cameras.jpg%7Cminiaturadeimagen%7C
Subject Item
dbpedia-es:Sesgo_algorítmico
rdfs:label
Sesgo algorítmico
rdfs:comment
El sesgo algorítmico ocurre cuándo un sistema informático refleja los valores de los humanos que están implicados en la codificación y recolección de datos usados para entrenar el algoritmo. El sesgo algorítmico se puede encontrar en todos lados, como en los resultados de los motores de búsqueda o en las redes sociales y pueden tener un gran impacto en temas como la privacidad o agravar sesgos sociales como los existentes respecto a razas, género, sexualidad o etnias. El estudio del sesgo algorítmico esta enfocado sobre todo en algoritmos que reflejan "discriminación sistemática e injusta". Este tipo de sesgos han empezado a ser tenidos en cuenta en marcos legales recientemente, como el Control de Protección de Datos Generales de la Unión Europea en 2018.
dct:subject
category-es:Informática_y_sociedad category-es:Aprendizaje_automático category-es:Discriminación
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-es:Sesgo_algorítmico
dbo:wikiPageID
8718967
dbo:wikiPageRevisionID
130009548
dbo:wikiPageExternalLink
n11:s2esc n12:Esta n13:Se
dbo:wikiPageLength
85491
prov:wasDerivedFrom
n9:0
dbo:abstract
El sesgo algorítmico ocurre cuándo un sistema informático refleja los valores de los humanos que están implicados en la codificación y recolección de datos usados para entrenar el algoritmo. El sesgo algorítmico se puede encontrar en todos lados, como en los resultados de los motores de búsqueda o en las redes sociales y pueden tener un gran impacto en temas como la privacidad o agravar sesgos sociales como los existentes respecto a razas, género, sexualidad o etnias. El estudio del sesgo algorítmico esta enfocado sobre todo en algoritmos que reflejan "discriminación sistemática e injusta". Este tipo de sesgos han empezado a ser tenidos en cuenta en marcos legales recientemente, como el Control de Protección de Datos Generales de la Unión Europea en 2018. Tan pronto como los algoritmos expanden su capacidad de organizar la sociedad, la política, las instituciones, y el comportamiento, los sociólogos han empezado a preocuparse con las maneras en que los resultados no previstos y la manipulación de datos pueden impactar el mundo físico. Como los algoritmos son a menudo considerados neutros y sin sesgos, puede parecer que son mejores que los propios humanos, y en algunos casos, relevar trabajo en un algoritmo puede reducir el control humano sobre los resultados. Los sesgos pueden repercutir en los algoritmos teniendo como origen influencias culturales, sociales, o institucionales; debido a limitaciones técnicas de su diseño; o por ser utilizado en contextos no esperados en un principio o por usuarios que no se habían considerado en el diseño inicial del software. Los sesgos algorítmicos han afectado a temas como los resultados de las elecciones. Los problemas de comprensión, investigación, y descubrimiento de sesgos en los algoritmos provienen de la naturaleza de estos, ya que los propietarios no suelen dejar acceder a su implementación, y aunque fuera así, muchas veces son demasiado complejos para entender como funcionan. Además, los algoritmos pueden cambiar, o responder a diferentes entradas de maneras que no pueden ser previstas o fácilmente reproducidas para su análisis. En muchos casos, incluso dentro de un solo sitio web o aplicación, no hay un solo algoritmo para examinar, si no un conjunto de procesos y entradas de datos interrelacionados.
Subject Item
wikipedia-es:Sesgo_algorítmico
foaf:primaryTopic
dbpedia-es:Sesgo_algorítmico
Subject Item
dbr:Algorithmic_bias
owl:sameAs
dbpedia-es:Sesgo_algorítmico