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RESEARCH PAPER 사회과학 Crossref 실존 확인 2026-09-26 회차 지난 회차

머신러닝의 편향과 공정성에 관한 종합 설문 조사

A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning
Ninareh Mehrabi, Fred Morstatter, Nripsuta Ani Saxena 외 · ACM Computing Surveys · 2021년 · 조회 12
왜 이 논문인가 — 선정 기준
RESEARCH PAPER · 후속 연구설계에 활용하기 좋은 논문 — 척도·모형·프레임워크류, 피인용 다수
2021-07 발표 · 피인용 4,603회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 참고문헌 154개
RESEARCH PAPER 슬롯에 선정된 이유는 4603회의 인용 및 동년 논문 상위 1%라는 높은 인용 영향력으로 후속 연구 설계에 유용하기 때문이다.
논문 요약
이 설문 논문은 인공지능 시스템이 일상에 널리 사용됨에 따라 공정성 문제가 중요해진 배경에서, 실제 적용 사례에서 나타난 편향 유형과 그 원천을 체계적으로 검토한다. 다양한 민감 분야의 사례를 분석하고, 편향의 원천을 여러 카테고리로 정리하였다. 또한, 편향 완화를 위한 기존 연구 동향도 조망한다.
후속 연구설계에 활용하기
논문에서 제시한 편향·공정성 카테고리를 변수 체계로 도입하고, 각 카테고리별 측정 척도를 개발해 실증 연구에 적용할 수 있다.
핵심어
머신러닝편향공정성설문 조사
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1145/3457607
2026-09-26 확인 · 2026-09-26 선정
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