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Train the Trainers: Bias durch Diversität verhindern

Wurden Sie schon einmal von einem Algorithmus aufgrund Ihres Geschlechts, Ihres Alters, Ihrer Ethnie, Ihrer sozialen Herkunft, Ihrer körperlichen oder geistigen Beschaffenheit oder Ihrer sexuellen Orientierung diskriminiert?

Im angelsächsischen Raum basiert die Zulassung für ein Hochschulstudium häufig auf Prognosen zum Studienerfolg, die von automatisierten Vorhersagemodellen erstellt werden. Eine aktuelle Studie der University of Texas at Austin zeigt, dass solche Modelle den Erfolg asiatischer Bewerber*innen oft überschätzen, während Bewerber*innen mit hispanischen Wurzeln oder schwarzer Hautfarbe unterschätzt werden (vgl. [1]. Ähnliches gilt für die Kreditvergabe, wo bereits Daten wie die Postleitzahl zu diskri…