La scienza dei dati ambientali e l’apprendimento automatico (ML) sono sempre più vitali per affrontare le sfide ecologiche. Tuttavia, queste tecnologie possono inavvertitamente perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di formazione, portando a disuguaglianze socioecologiche. Il settore deve affrontare problemi quali l'integrità dei dati, i bias algoritmici e l'adattamento eccessivo dei modelli, che richiedono una comprensione più approfondita e approcci più equi.
L'attuale dibattito e l'evoluzione in questo settore sottolineano l'importanza di integrare l'equità in tutti i settori della ricerca e della progettazione per garantire risultati equi e imparziali.
Un cambio di paradigma verso l'integrazione dell'equità socioecologica nella scienza dei dati ambientali e nell'apprendimento automatico (ML) è sostenuto in un nuovo articolo prospettico pubblicato su Frontiers of Environmental Science &Engineering .
Scritto da Joe F. Bozeman III del Georgia Institute of Technology, l'articolo sottolinea l'importanza di comprendere e affrontare le disuguaglianze socioecologiche per migliorare l'integrità della scienza dei dati ambientali.
Questo studio introduce e valida il Systemic Equity Framework e il Protocollo Wells-Du Bois, strumenti essenziali per integrare l’equità nella scienza dei dati ambientali e nell’apprendimento automatico. Queste metodologie vanno oltre gli approcci tradizionali enfatizzando gli impatti socioecologici insieme all'accuratezza tecnica.
Il Systemic Equity Framework si concentra sulla considerazione simultanea dell’equità distributiva, procedurale e riconoscitiva, garantendo equi benefici per tutte le comunità, in particolare per quelle emarginate. Incoraggia i ricercatori a integrare l'equità durante tutto il ciclo di vita del progetto, dall'inizio all'implementazione.
Il protocollo Wells-Du Bois offre un metodo strutturato per valutare e mitigare i pregiudizi nei set di dati e negli algoritmi, guidando i ricercatori a valutare criticamente il potenziale rafforzamento dei pregiudizi sociali nel loro lavoro, che potrebbe portare a risultati distorti.
"Il nostro lavoro non consiste solo nel migliorare la tecnologia, ma nel garantire che sia al servizio di tutti in modo giusto", ha affermato Bozeman. "Incorporare una prospettiva di equità nella scienza dei dati ambientali è fondamentale per l'integrità e la pertinenza della nostra ricerca in contesti del mondo reale."
Questa ricerca non solo evidenzia le sfide esistenti nella scienza dei dati ambientali e nell’apprendimento automatico, ma offre anche soluzioni pratiche per superarle. Stabilisce un nuovo standard per condurre una ricerca che sia giusta, equa e inclusiva, aprendo così la strada a pratiche scientifiche ambientali più responsabili e di maggiore impatto.
Ulteriori informazioni: Joe F. Bozeman, Per rafforzare l'integrità nella scienza dei dati ambientali e nell'apprendimento automatico è necessario comprendere le disuguaglianze socioecologiche, Frontiere della scienza e dell'ingegneria ambientale (2024). DOI:10.1007/s11783-024-1825-2
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