| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Uchkov A. K. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-07-28T06:43:30Z | - |
| dc.date.available | 2025-07-28T06:43:30Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Uchkov, A. K. Potential biases and fairness in LLM-based data imputation for sociological research / A. K. Uchkov // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 20–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 740–741. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61016 | - |
| dc.description.abstract | This paper explores the risks of bias and fairness issues when using large language models to impute missing data in sociological surveys.
Drawing on recent research, it highlights how LLMs can reproduce stereotypes and underrepresent minority groups. The article highlights the
importance of fairness-aware approaches to ensure ethical and accurate use of LLMs in social science research. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | fairness issues | en_US |
| dc.subject | large language models | en_US |
| dc.subject | sociological surveys | en_US |
| dc.subject | the risks of bias | en_US |
| dc.title | Potential biases and fairness in LLM-based data imputation for sociological research | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
