This volume contains the position papers presented at CSCW 2021 Workshop - Investigating and Mitigating Biases in Crowdsourced Data, held online on 23rd October 2021, at the 24th ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW 2021). The workshop explored how specific crowdsourcing workflows, worker attributes, and work practices contribute to biases in data. The workshop also included discussions on research directions to mitigate labelling biases, particularly in a crowdsourced context, and the implications of such methods for the workers.


翻译:本卷载有在2021年10月23日在网上举行的计算机支持的合作工作和社会计算问题第二十四次ACM会议(CSCW 2021)上举行的CSCW 2021讲习班(调查并减轻众源数据中的偏见)上提出的立场文件,该讲习班探讨了特定众包工作流程、工人属性和工作做法如何助长数据偏见的问题,讲习班还讨论了减少标签偏见的研究方向,特别是在众源情况下,以及这类方法对工人的影响。

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