Bestehende Information-Retrieval-Techniken werden zunehmend für das Ranking von Personen auf verschiedenen Plattformen wie Jobportalen oder Freelance-Marktplätzen eingesetzt. Die Methoden der Informationsbeschaffung wurden jedoch ursprünglich nicht für diesen Zweck entwickelt. Anders als bei der Abfrage von Dokumenten muss bei der Einstufung von Personen ein Schutz gegen die Diskriminierung von Personen aufgrund von sensiblen Merkmalen wie Geschlecht, Herkunft, Alter usw. gewährleistet sein.
Dieses Projekt zielt auf die Entwicklung von Ansätzen zur Bewertung und Kontrolle von Verzerrungen beim Ranking von Personen mit den folgenden vier Hauptzielen:
Wir glauben, dass unser Projekt zur Entwicklung von Systemen beitragen wird, die die Komplexität der Bewertung von Personen angemessen berücksichtigen. Die im Projekt entwickelten Methoden und Ansätze werden auch die weitere Forschung in Richtung eines fairen Information Retrievals fördern.
Das Forschungsprojekt ist am Lehrstuhl für Data Science in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften angesiedelt. 2023 wurde dafür eine Fördersumme von 313.296,00€ für eine Projektlaufzeit von 36 Monaten von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur Verfügung gestellt. Der Beginn des Projekts iost für 2024 geplant. Ansprechperson für Rückfragen ist Prof. Dr. Markus Strohmaier.