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@DataBeersMLG 29-Nov-2018
Nerea Luis Mingueza
@sailormerqury
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¡Qué bueno
que viniste!
Porque
tenemos un
problema
La otra cara de los proyectos “tech”
Pipeline data-mining
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Fuentes de datos:
Recopilación y
preparación
Modelado y
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La otra cara de los proyectos “tech”
Los algoritmos aprenden
de nosotros, de nuestro
conocimiento
La otra cara de los proyectos “tech”
Nosotros,
“los humanos”
tenemos sesgos
(y cometemos errores)
•Fake news → manipulación,
impacto
•Bots → cordialidad, educación
•Raza/Edad/Sexo → voz, imagen,
auto-tag, predictivo
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•Zurdos, diestros → movimiento,
estética
•Accesibilidad → inclusión
•Privacidad de los datos → cruzar
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¿Queremos perpetuar estereotipos?
https://www.huffingtonpost.ca/entry/google-image-gender-bias_n_7036414?guccounter=1
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La brecha tecnológica
• Ningún colectivo puede quedarse fuera de la toma de decisiones
• Todos los colectivos deben disfru...
Thanks!!
Nerea Luis Mingueza
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“La diversidad (o su falta) en proyectos científico-tecnológicos”. Nerea Luis Mingueza (DatabeersMlg 13, especial bienvenida Talent Woman 29/11/2018)

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Nerea Luis Mingueza. Experta en Fundación COTEC, doctoranda en Inteligencia Artificial en la Carlos III de Madrid y fundadora del evento T3chFest.
Título: “La diversidad (o su falta) en proyectos científico-tecnológicos”
Resumen: En 8 minutos te convencerás sobre por qué la diversidad en el ámbito científico-tecnológico es una prioridad. Estudiaremos diferentes tipos y ejemplos para entender cómo afecta o ha afectado la falta de diversidad a proyectos científico-tecnológicos reales.
https://twitter.com/sailormerqury
https://www.linkedin.com/in/nerealuis/

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“La diversidad (o su falta) en proyectos científico-tecnológicos”. Nerea Luis Mingueza (DatabeersMlg 13, especial bienvenida Talent Woman 29/11/2018)

  1. 1. @DataBeersMLG 29-Nov-2018 Nerea Luis Mingueza @sailormerqury La diversidad (o su falta) en proyectos científico-tecnológicos
  2. 2. ¡Qué bueno que viniste! Porque tenemos un problema
  3. 3. La otra cara de los proyectos “tech” Pipeline data-mining 1 2 Fuentes de datos: Recopilación y preparación Modelado y preprocesado de los datos 3 4 Identificar el problema Evaluación e interpretación de los datos
  4. 4. La otra cara de los proyectos “tech” Los algoritmos aprenden de nosotros, de nuestro conocimiento
  5. 5. La otra cara de los proyectos “tech” Nosotros, “los humanos” tenemos sesgos (y cometemos errores)
  6. 6. •Fake news → manipulación, impacto •Bots → cordialidad, educación •Raza/Edad/Sexo → voz, imagen, auto-tag, predictivo Analicemos casos
  7. 7. •Zurdos, diestros → movimiento, estética •Accesibilidad → inclusión •Privacidad de los datos → cruzar datasets Analicemos casos
  8. 8. ¿Queremos perpetuar estereotipos? https://www.huffingtonpost.ca/entry/google-image-gender-bias_n_7036414?guccounter=1 It turns out that for some search terms, like "chief executive officer," the gender imbalance on Google is a lot worse than it is in real life. The study found that only 11 percent of the people shown in an image search for "chief executive officer" were women, while BLS data indicates that 27 percent of CEOs are women. Similarly, a search for telemarketers showed 64 percent women, even though in reality it's about a 50-50 gender split. Nearly 60 percent of bartenders are female, but in the image search results, only 23 percent were.
  9. 9. La brecha tecnológica • Ningún colectivo puede quedarse fuera de la toma de decisiones • Todos los colectivos deben disfrutar de la misma experiencia tecnológica • La formación tecnológica es esencial
  10. 10. Thanks!! Nerea Luis Mingueza @sailormerqury Linkedin/nerealuis

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