Miljödatavetenskap och maskininlärning (ML) blir allt viktigare för att hantera ekologiska utmaningar. Dessa tekniker kan dock oavsiktligt vidmakthålla fördomar som finns i deras träningsdata, vilket leder till socioekologiska ojämlikheter. Fältet står inför frågor som dataintegritet, algoritmisk bias och modellöveranpassning, vilket kräver en djupare förståelse och mer rättvisa tillvägagångssätt.

Den nuvarande debatten och utvecklingen inom detta område understryker vikten av att införliva rättvisa i hela forsknings- och designdomänerna för att säkerställa rättvisa och opartiska resultat.

Ett paradigmskifte mot att integrera socioekologisk rättvisa i miljödatavetenskap och maskininlärning (ML) förespråkas i en ny perspektivartikel publicerad i Frontiers of Environmental Science &Engineering .

Uppsatsen är författad av Joe F. Bozeman III från Georgia Institute of Technology och betonar vikten av att förstå och ta itu med socioekologisk orättvisa för att förbättra integriteten hos miljödatavetenskap.

Denna studie introducerar och validerar Systemic Equity Framework och Wells-Du Bois Protocol, viktiga verktyg för att integrera rättvisa i miljödatavetenskap och maskininlärning. Dessa metoder sträcker sig bortom traditionella metoder genom att betona socioekologiska effekter tillsammans med teknisk noggrannhet.

Systemic Equity Framework fokuserar på att samtidigt beakta fördelningsmässigt, procedurmässigt och erkännande rättvisa, vilket säkerställer rättvisa fördelar för alla samhällen, särskilt de marginaliserade. Det uppmuntrar forskare att bädda in eget kapital under hela projektets livscykel, från början till genomförande.

Wells-Du Bois-protokollet erbjuder en strukturerad metod för att bedöma och mildra fördomar i datauppsättningar och algoritmer, vilket vägleder forskare att kritiskt utvärdera potentiell förstärkning av samhällsbias i sitt arbete, vilket kan leda till skeva resultat.

"Vårt arbete handlar inte bara om att förbättra tekniken utan att se till att den tjänar alla rättvist", säger Bozeman. "Att införliva en equity-lins i miljödatavetenskap är avgörande för integriteten och relevansen av vår forskning i verkliga miljöer."

Denna forskning belyser inte bara befintliga utmaningar inom miljödatavetenskap och maskininlärning utan erbjuder också praktiska lösningar för att övervinna dem. Den sätter en ny standard för att bedriva forskning som är rättvis, rättvis och inkluderande, och banar därmed vägen för mer ansvarsfulla och effektiva miljövetenskapliga metoder.

Mer information: Joe F. Bozeman, För att stärka integriteten inom miljödatavetenskap och maskininlärning krävs förståelse för socioekologisk ojämlikhet, Frontiers of Environmental Science &Engineering (2024). DOI:10.1007/s11783-024-1825-2

Tillhandahålls av TranSpread