AI招聘系统中的偏见放大_因果推断视角数据集

数据集概述

本数据集围绕AI招聘系统中的社会偏见放大问题展开，从因果推断视角探索相关现象。通过结合因果图、反事实分析和可解释AI框架，为衡量和缓解简历筛选系统中的算法偏差提供研究支持，包含相关研究文献。

文件详解

• 文件名称: Academic BIAS AMPLIFICATION IN AI RECRUITMENT .pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 该文档是一篇学术研究论文，探讨AI招聘平台中社会偏见的放大机制，提出用于测量和缓解算法偏差的框架，并基于真实数据集和合成干预进行实证分析，为公平AI研究与监管审计提供方法论参考。

适用场景

• 公平AI研究：分析AI招聘系统中算法偏见的产生与放大机制
• 因果推断应用：探索因果图与反事实分析在算法公平性评估中的实践
• 可解释AI研究：研究可解释AI框架在算法偏差审计中的应用
• 监管与合规分析：为AI招聘系统的公平性监管提供方法论支持
• 人力资源技术评估：评估自动化招聘工具的公平性与偏见风险