Covid-19 ve Algoritmik Yanlılık: Küresel Bir Sağlık Krizinin Gölgesinde Algoritmik Yanlılığı Tartışmak

Abstract

Algoritmaları eğitmek üzere kullanılan veri setindeki veya algoritmayı kodlayan ekipteki çeşitliliğin az olmasından dolayı algoritma yanlılığı ortaya çıkabilmektedir. Algoritmik yanlılığın bir sonucu olarak toplumdaki farklı gruplar veya bireyler dezavantajlı konuma düşmektedir. Bu eşitsizlik hali algoritmaların çalışma mantığı sebebiyle tekrar üretilmektedir. Bu çalışmada sistematik bir literatür taramasıyla takip eden sorulara yanıt aranmaktadır: COVID-19 salgınında potansiyel olarak algoritmik yanlılığa sebep olabilecek etmenler nelerdir, bu yanlılık hangi alanlarda ortaya çıkabilmektedir ve algoritmik yanlılık ile nasıl mücadele edilebilebilir? Bu bağlamda COVID-19 sürecinde algoritmik yanlılığın eğitim setlerine yönelik sorunlar, geliştirici ekipteki çeşitlilik sorunu ve modelleme sürecindeki anlayış sebebiyle ortaya çıkabileceği gözlemlenmiştir. COVID-19 salgınında algoritmik yanlılığın yaratabileceği potansiyel sorunlar eğitime yönelik dezavantajlar, istihdam ve işgücü yönelimli sorunlar, eğitim veri setlerindeki temsil sorununun yarattığı sorunlar şeklinde kategorize edilmiştir. Algoritmik yanlılığın önlenmesi veya etkilerinin azaltılması noktasındaki çözüm önerileri verinin özgürleştirilmesi ve iyileştirilmesi, şeffaflık, disiplinlerarasılık ve denetim olmak üzere üç ana başlık altında kategorize edilebilmektedir. Bu çözüm önerilerine ek olarak dijital medya okuryazarlığı perspektifinin ve pratiğinin algoritmaların oluşturabileceği riskleri anlamak noktasında katkı sağlayabileceğinin altı çizilmelidir.