Crédito:Fronteiras da Ciência e Engenharia Ambiental (2024). DOI:10.1007/s11783-024-1825-2 A ciência de dados ambientais e o aprendizado de máquina (ML) são cada vez mais vitais para enfrentar os desafios ecológicos. No entanto, estas tecnologias podem perpetuar inadvertidamente preconceitos presentes nos seus dados de formação, levando a desigualdades socioecológicas. O campo enfrenta problemas como integridade de dados, viés algorítmico e ajuste excessivo de modelos, que exigem uma compreensão mais profunda e abordagens mais equitativas.
O actual debate e evolução nesta área sublinham a importância de incorporar a equidade em todos os domínios da investigação e concepção para garantir resultados justos e imparciais.
Uma mudança de paradigma para a integração da equidade socioecológica na ciência de dados ambientais e no aprendizado de máquina (ML) é defendida em um artigo de nova perspectiva publicado no Frontiers of Environmental Science &Engineering .
De autoria de Joe F. Bozeman III, do Instituto de Tecnologia da Geórgia, o artigo enfatiza a importância de compreender e abordar a desigualdade socioecológica para melhorar a integridade da ciência de dados ambientais.
Este estudo apresenta e valida a Estrutura de Equidade Sistêmica e o Protocolo Wells-Du Bois, ferramentas essenciais para integrar a equidade na ciência de dados ambientais e no aprendizado de máquina. Estas metodologias vão além das abordagens tradicionais, enfatizando os impactos socioecológicos juntamente com a precisão técnica.
O Quadro de Equidade Sistémica centra-se na consideração simultânea da equidade distributiva, processual e de reconhecimento, garantindo benefícios justos para todas as comunidades, especialmente as marginalizadas. Incentiva os investigadores a incorporar a equidade ao longo de todo o ciclo de vida do projeto, desde o início até à implementação.
O Protocolo Wells-Du Bois oferece um método estruturado para avaliar e mitigar preconceitos em conjuntos de dados e algoritmos, orientando os investigadores a avaliar criticamente o potencial reforço de preconceitos sociais no seu trabalho, o que poderia levar a resultados distorcidos.
“Nosso trabalho não consiste apenas em melhorar a tecnologia, mas em garantir que ela sirva a todos de forma justa”, disse Bozeman. "Incorporar uma perspectiva de equidade na ciência de dados ambientais é crucial para a integridade e relevância de nossa pesquisa em ambientes do mundo real."
Esta pesquisa não apenas destaca os desafios existentes na ciência de dados ambientais e no aprendizado de máquina, mas também oferece soluções práticas para superá-los. Estabelece um novo padrão para a realização de investigação que seja justa, equitativa e inclusiva, abrindo assim o caminho para práticas científicas ambientais mais responsáveis e impactantes.
