Análise Teórica do Impacto de Dados Faltantes em Atributos Sensíveis sobre a Métrica de Fairness p%-rule - Nascimento, Dimas Cassimiro; Silva, Daliton da; Pereira, Luis Filipe Alves (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
A avaliação da justiça algorítmica tem se tornado um tópico central na análise de sistemas de decisão automatizados. Neste artigo, investigamos como o uso de técnicas de imputação para preencher dados sensíveis ausentes pode afetar o valor da métrica p%-rule, dependendo do grau de erro na imputação. Propomos um modelo matemático formal para quantificar esse impacto, considerando erros de imputação simétricos e bidirecionais. Além disso, determinamos a quantidade mínima de correções manuais necessárias para garantir uma melhoria desejada na métrica de fairness. Os resultados oferecem uma base quantitativa para entender os trade-offs entre custo de intervenção manual e qualidade dos dados imputados na análise de justiça algorítmica.