Um Dataset Sintético Multi-Cenário para Avaliação de Fairness em Sistemas de Recomendação de Recrutamento - Carvalho, Luiz H.; Fortes, Reinaldo Silva (Anais do Dataset Showcase Workshop (DSW); 2026: Anais do VIII Dataset Showcase WorkshopDO - 10.5753/dsw.2026.249573, 2026)
A ampla adoção de Sistemas de Recomendação no e-recrutamento levantou preocupações significativas quanto à justiça (fairness) e viés contra grupos demográficos minoritários. A falta de conjuntos de dados padronizados que incorporem métricas objetivas de adequação e cenários explícitos de viés dificulta o desenvolvimento e a avaliação de técnicas de mitigação. Neste artigo, apresentamos um dataset sintético multicenário para e-recrutamento, com controle explícito de injeção de viés em interseções demográficas (gênero, raça e localização), com versões variando em tamanho e condições de viés. Descrevemos a metodologia de geração, apresentamos estatísticas descritivas, discutimos limitações do dataset e demonstramos sua utilidade para o benchmarking de algoritmos de fairness em recursos humanos. O dataset e o código de geração estão publicamente disponíveis em nossos repositórios no GitHub.