• bias
• linguaggio visuale
• apprendimento automatico
• machine learning
• blockly

Gli strumenti informatici utilizzati per adottare strategie aziendali, politiche e sociali si basano su dataset che contengono bias, pregiudizi che si insinuano a differenti livelli di produzione. Il problema reale può essere affrontato da diverse prospettive, tecniche e non; per questo motivo è importante studiare soluzioni che siano accessibili al maggior numero possibile di utenti ricercatori ed esperti.
Un possibile stratagemma risiede nell’utilizzo di linguaggi di programmazione visuali, che si basano su rappresentazioni e interazioni visive. I benefici di questo tipo di approccio sono molteplici ed enunciati nella letteratura di riferimento.
La tesi consiste nello sviluppo di un sistema che, attraverso un linguaggio di programmazione visuale, permetta l’individuazione e l’analisi di bias nei dataset inseriti dall’utente, fornendo anche strategie di mitigazione.

The IT tools used to adopt corporate, political and social strategies are based on datasets that contain bias, prejudices that creep into different production levels. The real problem can be tackled from different technical and non-technical perspectives; for this reason it is important to study solutions that are accessible to the greatest possible number of researchers and experts users.
A possible trick lies in the use of visual programming languages, which are based on visual representations and interactions. The benefits of this type of approach are many and stated in the reference literature.
The thesis consists in the development of a system which, through a visual programming language, allows the identification and analysis of bias in the datasets entered by the user, also providing mitigation strategies.