Estudo de caso: Ingresso de Pessoas Negras no ensino superior no Brasil antes e depois das cotas raciais
As cotas raciais impactaram no número de pessoas negras nas universidades. Partindo deste ponto: como um algoritmo para definir quem entra na universidade ou não, atuaria com as bases de dados antes e depois das cotas raciais no Brasil?
A abordagem será analisar dois datasets: um de um período antes da implantação das cotas raciais e outro período após as cotas raciais. E com isso:
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Tirar conclusões sobre datasets influenciados pela variável racismo podem afetar o resultado de um algoritmo.
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Propor abordagens para utilização de tais algoritmos sobre datasets como estes que não potencializem opressões já existentes.
Aqui vc encontra informações gerais sobre a base de dados e como executar o projeto utilizando o Jupyter Notebook: https://github.com/fighting-back-bias-lab/inep-curso-superior-pessoas-negras/wiki/P%C3%A1gina-principal
Dados no http://portal.inep.gov.br/web/guest/microdados
No quadro em estilo Kanban https://github.com/fighting-back-bias-lab/inep-curso-superior-pessoas-negras/projects/1 se encontra os status das issues e a(s) pessoa(s) responsáveis.