Analyse von Bias in Query Suggestions zu Basketballspieler*innen

Analyse von Bias in Query Suggestions zu Basketballspielerinnen

In der vorliegenden Arbeit von Herrn David Martini wurde eine Bias-Untersuchung für Spielerinnen der WNBA durchgeführt und hierbei die von den beiden Websuchmaschinen Bing und Google erzeugten Query Suggestions vergleichen. Herr Martini greift hierbei auf einen Versuchsaufbau zurück, der bereits z.B. durch das Papier Haak & Schaer (2022) erprobt wurde. Die damalige Studie betrachtete Bias in Query Suggesti- ons für Politiker. Herr Martini transferierte die Untersuchungen nun in die Sport-Domäne, genauer die nord- amerikanischen Basketballligen NBA und WNBA.

Projekt ESUPOL: Beschreibung und o.g. Veröffentlichungen

Anforderungen

  • Grundkenntnisse von Python, insbesondere Natural Language Processing
  • Interesse an multidisziplinarischen Problemen zu arbeiten
  • Spaß am Aufbereiten und Analysieren größerer Datensätze

Abschlussarbeit

Abschluss
B.Sc.
Bearbeiterin
David Martini
Betreuer/in
Fabian Haak Philipp Schaer