Justiça Algorítmica: Instrumentalização, Limites Conceituais e Desafios na Engenharia de Software
Bibliographic record
Abstract
Este artigo descreve uma pesquisa em andamento com o objetivo de compreender o conceito de justiça no campo da engenharia de software, os fatores que fundamentam a criação e instrumentalização desses conceitos e as limitações enfrentadas pela engenharia de software ao aplicá-los. A expansão do campo de estudo denominado de “justiça algorítmica” consiste fundamentalmente na criação de mecanismos e procedimentos matemáticos e formais para conceituar, avaliar e reduzir vieses e discriminações causadas por algoritmos. Realizamos um mapeamento sistemático no contexto de justiça na engenharia de software, compreendendo as métricas e definições de justiça algorítmica, assim como os procedimentos e técnicas para sistemas de tomada de decisão mais justos. Propomos, então, uma discussão acerca das limitações que surgem devido à compreensão de justiça como um atributo de software e resultado de tomadas de decisões, assim como a influência que o campo sofre decorrente da construção do pensamento computacional, que constantemente é desenvolvido em torno de abstrações. Por fim, refletimos sobre possíveis caminhos que podem nos ajudar a superar os limites da justiça algorítmica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".