Audit Diversità Etnica
Uno strumento non identificante per valutare diversità etnica e bias in set di immagini, per contenuti visivi più inclusivi.
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Informazioni su questo strumento
La logica di base calcola frequenze di categoria, lacune di copertura e indici di uniformità a partire da immagini campione. Supporta set di categorie configurabili, soglie per rappresentazione minima e ponderazione facoltativa per riflettere gli obiettivi del pubblico. Le uscite includono metriche numeriche, grafici e un rapporto scaricabile, adatto ad audit e revisioni di conformità.
Il valore unico dello strumento risiede nell’aggregazione rispettosa della privacy, nella governance sostenibile e nell’integrazione facile nei flussi di lavoro dati. A differenza delle revisioni manuali, fornisce metriche ripetibili e artefatti esportabili che le parti interessate possono revisionare e imporre nei pipeline di contenuti. Consente inoltre definizioni di categorie specifiche di dominio per allineare le librerie di asset con obiettivi di marchio o educativi.
I casi d’uso includono la valutazione di librerie di stock photo, set di immagini per classi o asset di brand per garantire rappresentazione diversificata. È utile per progetti di ricerca, revisioni etiche nel giornalismo e formazione sui media. Offrendo un processo strutturato e auditabile, i team possono identificare lacune, fissare obiettivi e dimostrare progressi nel tempo.
Come usare
- Fornire input: dataset_path (stringa), sample_size (intero), category_set (array di stringhe).
- Configurare soglie: min_coverage (0–1, opzionale), max_missing (0–1, opzionale), weighting (opzionale).
- Eseguire l’analisi: elaborare il dataset per calcolare metriche aggregate senza identificare gli individui.
- Rivedere output: visualizzare distribution_by_category, coverage_report, diversity_index e opzioni di esportazione.
- Esportare: scaricare i rapporti in JSON o CSV per audit e revisione degli stakeholder.
Frequently Asked Questions
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