Equidade em problemas de classificação multicritério

• Processo: 24/18109-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2027
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Renata Pelissari Infante
• Beneficiário: Renata Pelissari Infante
• Instituição Sede: Escola de Engenharia (EE). Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM). Instituto Presbiteriano Mackenzie. São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Equidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Apoio à decisão multicritério | Aprendizado de Máquina | Eqüidade | FlowSort | Problemas de classificação ordinal | Smaa | Apoio à Decisão Multicritério

Resumo

Estudos recentes mostram que a tomada de decisão algorítmica pode ser inerentemente propensa à injustiça. De fato, o uso crescente de algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para a tomada de decisão em várias áreas tem destacado o problema da replicação não intencional de discriminações históricas embutidas em dados relacionados a atributos sensíveis, como gênero, raça, cor da pele e nacionalidade. Embora a discussão sobre a justiça algorítmica ainda esteja sendo desenvolvida principalmente no campo de pesquisa de Aprendizado de Máquina, outras áreas de pesquisa, como a análise de decisão multicritério (MCDA), começaram a explorar o tópico. Como em MCDA as decisões são baseadas nas opiniões dos tomadores de decisão, e não em dados de treinamento, o viés pode surgir das visões discriminatórias dos próprios tomadores de decisão. Até agora, no contexto de MCDA, a maioria dos estudos tem se concentrado em problemas de ordenamento, deixando desafios relacionados à equidade em classificação multicritério inexplorados. O objetivo desta proposta de pesquisa é desenvolver novos métodos de classificação multicritério capazes de abordar questões de equidade. (AU)