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Dr. Shavindrie Cooray发表了关于机器学习数据分析和社会网络影响中的偏差的新研究

Dr. Shavindrie Cooray
2021年8月31日

主题:

学术成就

今年夏天, Dr. Shavindrie Cooray, 管理信息系统副教授, 在《滚球体育》杂志上发表了她的研究(泰勒和弗朗西斯集团出版),该杂志的接受率为5%至6%,2020年影响因子为4.57.

她的独家研究试图证明,分析师的主体性可以对定性和定量的社交网络分析产生影响. 论文还采用了定量和定性技术来确定哪些人在社交媒体群体中最有影响力,并收集关于哪些资源的见解, 特征, 知识的种类帮助他们获得影响力.

另一篇研究论文最近被《滚球体育》杂志(Wiley Publishing)接受,它应用了系统思考/系统动力学来缓解同步虚拟团队中的冲突.

Dr. Cooray最近还受邀发表了一篇文章, 《滚球体育》(Analyzing the Analyst: A Guide to Holistic Analytics for Tracking the Right Metrics),在marketingprof网站上写道, 哪个有超过650个,在社交媒体上也有同样数量的粉丝.

她被选中在今年夏天的第26届美洲信息系统会议上展示她的研究, 第39届国际系统动力学会议和第21届英国系统学会会议.

目前,博士. Cooray的研究重点是分析机器学习/人工智能中的偏见. 她指出,“人们对使用人工智能和机器学习存在误解, 人被排除在体验之外,只有机器才能做出预测.

“这是完全错误的,因为是人们决定使用哪些数据集进行训练,以及这些数据集将包含什么内容,”她说.

Dr. Cooray进一步指出,“机器做出的预测只会和它训练的数据一样好。. 数据集是由人设计的. 这就是为什么学生理解这些新概念很重要.

“我对机器学习和人工智能非常感兴趣, 尤其是随着越来越多的公司在决策过程中使用人工智能和机器学习等技术,”她补充道. “对我们来说,重要的是要考虑这些技术是否真的公平,是否对经常被边缘化的人群更少偏见.”

Dr. Cooray目前关于使用系统思维/系统动力学来减少机器学习数据集偏差的研究正在接受期刊审查. 她指出她的研究影响了她的教学, 因为她在课堂上向学生介绍新概念,以便给他们提供在当今劳动力市场中取得成功所需的工具, 比如她的MIS 2050数据挖掘, 人工智能和机器学习课程将在今年秋天教授.

这是两家公司的必修课 辅修管理信息系统(MIS) 和新发布 数据分析小. 数据管理等概念, 人工智能和机器学习涵盖在管理信息系统和数据分析的辅修,数据分析辅修有一个更数学的重点和管理信息系统辅修一个更商业的重点. 新开设的营销专业也是数据驱动的,包括营销分析等课程, 数字营销和营销研究.

“这是需求的结果,因为现在全是数据分析,机器学习是其中的重要组成部分,Cooray指出. “我们试图引入新的项目,并作为这些项目的一部分与datarbot等企业建立关系, 在我的课堂上,学生将使用谁的软件.”