El debate actual y la evolución en esta área subrayan la importancia de incorporar la equidad en todos los ámbitos de investigación y diseño para garantizar resultados justos e imparciales.

En un nuevo artículo de perspectiva publicado en Frontiers of Environmental Science &Engineering se aboga por un cambio de paradigma hacia la integración de la equidad socioecológica en la ciencia de datos ambientales y el aprendizaje automático (ML). .

El artículo, escrito por Joe F. Bozeman III del Instituto de Tecnología de Georgia, enfatiza la importancia de comprender y abordar la desigualdad socioecológica para mejorar la integridad de la ciencia de los datos ambientales.

Este estudio presenta y valida el Marco de Equidad Sistémica y el Protocolo Wells-Du Bois, herramientas esenciales para integrar la equidad en la ciencia de datos ambientales y el aprendizaje automático. Estas metodologías van más allá de los enfoques tradicionales al enfatizar los impactos socioecológicos junto con la precisión técnica.

El Marco de Equidad Sistémica se centra en la consideración simultánea de la equidad distributiva, procesal y de reconocimiento, garantizando beneficios justos para todas las comunidades, particularmente las marginadas. Alienta a los investigadores a incorporar equidad a lo largo del ciclo de vida del proyecto, desde el inicio hasta la implementación.

El Protocolo Wells-Du Bois ofrece un método estructurado para evaluar y mitigar los sesgos en conjuntos de datos y algoritmos, guiando a los investigadores a evaluar críticamente el posible refuerzo del sesgo social en su trabajo, lo que podría conducir a resultados sesgados.

"Nuestro trabajo no se trata sólo de mejorar la tecnología, sino también de garantizar que sirva a todos de manera justa", afirmó Bozeman. "Incorporar una perspectiva de equidad en la ciencia de datos ambientales es crucial para la integridad y relevancia de nuestra investigación en entornos del mundo real".

Esta investigación no solo destaca los desafíos existentes en la ciencia de datos ambientales y el aprendizaje automático, sino que también ofrece soluciones prácticas para superarlos. Establece un nuevo estándar para realizar investigaciones que sean justas, equitativas e inclusivas, allanando así el camino para prácticas científicas ambientales más responsables e impactantes.