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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Options for Decision-Making

verfasst von : Tobias Baer

Erschienen in: Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias

Verlag: Apress

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Abstract

In the first two parts of this book, you learned that the mechanics of algorithms expose them to many potential sources of bias, that biases are real and at times exceedingly harmful, and that algorithmic biases very often originate in real-world biases.

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Fußnoten
1
There are some intricacies to this case which are beyond this chapter but are important: a customer who is rejected by all financial institutions and therefore unable to take on any debt obviously can never demonstrate that he repays loans. One could argue that for lack of contradictory evidence, the algorithm’s assessment that this person should not get a loan therefore was correct (in fact, the fact that all other banks seem to concur could be considered supporting evidence for this hypothesis). The result, however, could be a perpetuating bias against this type of customer, and we therefore will discuss in a later chapter how to generate data to bust such a bias.
 
2
Basel Committee on Banking Supervision, “Studies on the validation of internal rating systems. Working Paper No. 14,” 2005.
 
3
Technically, Gini can be less than zero (but never more than 100); this happens if an algorithm is worse than random and you systematically can improve outcomes simply by doing the opposite of what the algorithm suggests. In this case, you simply turn your score upside down, and the Gini metric is positive again…
 
Metadaten
Titel
Options for Decision-Making
verfasst von
Tobias Baer
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Apress
Buch
Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias

Print ISBN: 978-1-4842-4884-3

Electronic ISBN: 978-1-4842-4885-0

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4885-0_12

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