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Resumen de Concienciando al alumnado del Grado de Ingeniería Informática sobre los sesgos de género de los algoritmos

Carmen Lacave Rodero Árbol académico, Francisco Pascual Romero Chicharro Árbol académico, Jesús Fontecha Diezma, Ana I. Molina Díaz Árbol académico

  • español

    En la actualidad, muchas de las decisiones que tomamos las confiamos cada vez más a los algoritmos, aunque hay pruebas de que muchos de ellos están sesgados por factores como el género, la raza, el poder adquisitivo, etc., lo que conlleva un agravamiento de las desigualdades entre los grupos afectados. Es evidente que el sesgo de género es el que más contribuye a los estereotipos y a las desigualdades sociales, ya que afecta a la mitad de la población. Para tratar de evitar que los algoritmos estén sesgados es necesario que las personas que se van a encargar de su desarrollo sean conscientes de su existencia. Con ese objetivo, durante el curso 21/22 se realizó una experiencia piloto para concienciar a estudiantes universitarios de Ingeniería Informática sobre los sesgos de género de los algoritmos y las consecuencias que estos pueden tener sobre la sociedad. En este trabajo se describe la réplica de dicha experiencia, realizada durante el curso 22/23, mediante la que se han confirmado los principales resultados obtenidos en la experiencia anterior: (1) la mayor implicación de las mujeres en este tipo de experiencias relacionadas con la igualdad de género, y (2) que ellas consideran, en mucha mayor medida que sus compañeros hombres, la necesidad de abordar la brecha de género en los estudios de Ingeniería Informática. Por tanto, se demuestra la importancia de concienciar sobre la brecha de género de los algoritmos durante la enseñanza de la programación.

  • English

    As the prevalence of algorithmic decision-making grows in our daily lives, concerns arise regarding the inherent biases within these algorithms. Evidence suggests that factors like gender, race, and purchasing power significantly influence these biases, leading to exacerbated inequalities among various societal groups. Among these factors, gender bias stands out as a significant contributor to perpetuating stereotypes and social disparities, impacting a substantial portion of the population. Addressing these biases in algorithms requires a profound awareness among those tasked with their development. To this end, a pilot initiative was undertaken during the 21/22 academic year, aiming to educate Computer Science undergraduate students about the gender biases embedded in algorithms and their social implications. This paper details the replication of this initiative during the 22/23 academic year, reaffirming the key findings from the prior effort. These results underline (1) that women participate more than men in initiatives promoting gender equality, and (2) that women are more aware than their male counterparts of the urgency of addressing gender differences in CS studies. It therefore demonstrates the importance of raising awareness of the gender gap in algorithms during the teaching of programming.


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