Wetenschap
Het versterken van de milieudatawetenschap met een op gelijkheid gerichte benadering
Milieudatawetenschap en machinaal leren (ML) worden steeds belangrijker voor het aanpakken van ecologische uitdagingen. Deze technologieën kunnen echter onbedoeld de vooroordelen in hun trainingsgegevens bestendigen, wat leidt tot sociaal-ecologische ongelijkheden. Het veld wordt geconfronteerd met problemen als data-integriteit, algoritmische vooringenomenheid en overfitting van modellen, die een dieper begrip en een rechtvaardigere aanpak vereisen.
Het huidige debat en de evolutie op dit gebied onderstrepen het belang van het verankeren van gelijkheid in alle onderzoeks- en ontwerpdomeinen om eerlijke en onbevooroordeelde resultaten te garanderen.
Een paradigmaverschuiving naar de integratie van sociaal-ecologische gelijkheid in milieudatawetenschap en machinaal leren (ML) wordt bepleit in een nieuw perspectiefartikel gepubliceerd in de Frontiers of Environmental Science &Engineering .
Het artikel, geschreven door Joe F. Bozeman III van het Georgia Institute of Technology, benadrukt het belang van het begrijpen en aanpakken van sociaal-ecologische ongelijkheid om de integriteit van de milieudatawetenschap te verbeteren.
Deze studie introduceert en valideert het Systemic Equity Framework en het Wells-Du Bois Protocol, essentiële instrumenten voor het integreren van gelijkheid in milieudatawetenschap en machinaal leren. Deze methodologieën reiken verder dan traditionele benaderingen door de nadruk te leggen op sociaal-ecologische effecten naast technische nauwkeurigheid.
Het Systemic Equity Framework richt zich op de gelijktijdige overweging van distributieve, procedurele en erkenningsgelijkheid, waardoor eerlijke voordelen voor alle gemeenschappen worden gegarandeerd, in het bijzonder de gemarginaliseerden. Het moedigt onderzoekers aan om gelijkheid te verankeren gedurende de gehele levenscyclus van het project, van het begin tot de implementatie.
Het Wells-Du Bois Protocol biedt een gestructureerde methode om vooroordelen in datasets en algoritmen te beoordelen en te verminderen, waardoor onderzoekers de potentiële versterking van maatschappelijke vooroordelen in hun werk kritisch kunnen evalueren, wat tot scheve resultaten zou kunnen leiden.
“Ons werk gaat niet alleen over het verbeteren van de technologie, maar ook over het verzekeren dat deze iedereen rechtvaardig dient”, aldus Bozeman. "Het integreren van een equity-lens in de milieudatawetenschap is cruciaal voor de integriteit en relevantie van ons onderzoek in de praktijk."
Dit onderzoek belicht niet alleen de bestaande uitdagingen op het gebied van milieudatawetenschap en machinaal leren, maar biedt ook praktische oplossingen om deze te overwinnen. Het zet een nieuwe standaard voor het uitvoeren van onderzoek dat rechtvaardig, rechtvaardig en inclusief is, en maakt daarmee de weg vrij voor meer verantwoordelijke en impactvollere milieuwetenschappelijke praktijken.