{"668497":{"#nid":"668497","#data":{"type":"event","title":"PhD Defense by Zhanzhan Zhao","body":[{"value":"\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ETitle:\u0026nbsp;Understanding and Mitigating Bias in Algorithms, Data and Society\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E \u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u0026nbsp;\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EDate:\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ETuesday\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E,\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EJuly 25th, 2023\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ETime:\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E10:00 am - 12:00 pm, EST\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ELocation (in-person):\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003Cstrong\u003E\u0026nbsp;\u003C\/strong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ECoda C1215\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ELocation (remote)\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E:\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EZoom link\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E-\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Ca href=\u0022https:\/\/gatech.zoom.us\/j\/94142589173?pwd=TmVvM0RDQ0kvVCtDYUlFWGpEdVA0Zz09\u0022 target=\u0022_blank\u0022\u003E\u003Cspan\u003Ehttps:\/\/gatech.zoom.us\/j\/94142589173?pwd=TmVvM0RDQ0kvVCtDYUlFWGpEdVA0Zz09\u003C\/span\u003E\u003C\/a\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EMeeting ID: 941 4258 9173\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EPasscode: 948416\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u0026nbsp;\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u0026nbsp;\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EZhanzhan Zhao\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EMachine Learning Ph.D. Student\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ESchool of Computer Science\u003Cbr \/\u003E\r\nGeorgia Institute of Technology\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u0026nbsp;\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ECommittee\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EDr. Dana Randall (Advisor) - School of Computer Science, Georgia Institute of Technology\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EDr. Constantine Dovrolis\u0026nbsp;- School of Computer Science, Georgia Institute of Technology\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EDr. Gregory Joseph Herschlag\u0026nbsp;- Department of Mathematics, Duke University\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EDr. Srijan Kumar - School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EDr. Will Perkins - School of Computer Science,\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EGeorgia Institute of Technology\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EDr. Catherine Ross - School of City \u0026amp; Regional Planning,\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EGeorgia Institute of Technology\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EAbstract\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ESocietal biases are systemic prejudices embedded in individuals\u2019 and institutions\u2019 collective beliefs, attitudes, norms, and behaviors,\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eincluding\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eracial biases, ideological biases,\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eand partisan biases. While computer scientists have made significant strides in quantifying patterns\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eof bias\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eand\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Edeveloping\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Emitigation strategies for\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Esome\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Ecomputer algorithms and internet applications, exploring the root causes of\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Emost\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Esocietal biases remains a challenge. Due to the complex nature and unpredictability of emergent societal behaviors\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eand the\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Elimited data availability, many powerful algorithms and data analysis tools\u0026nbsp;face\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Einherent\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Elimitations.\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EThis thesis\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Edevelops new\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Ealgorithms and data analytical\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Etools for\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eidentifying and\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eaddressing societal biases.\u0026nbsp;We take a multi-lens approach, combining algorithmic modeling, data analysis, and qualitative theories\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eto gain\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Emore\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Ecomprehensive insights into\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Esocietal biases along\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Ethree specific themes: the persistent residential segregation arising from racial homophily, ideological polarization exacerbated by reinforcements of beliefs, and non-responsiveness in political elections boosted by partisan redistricting policies. By integrating these\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Edisparate\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003Eresearch methods, we aim to develop a deeper understanding of these equity-related social problems and propose system-level mitigation interventions.\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n\r\n\u003Cp\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EFirst, using tools from probability and theoretical computer science, we rigorously examine the possible causal mechanisms behind residential segregation through Markov chain analysis. We prove how the careful placement of incentives, such as urban amenities, can either worsen or alleviate segregation, supported by machine learning analysis of U.S. cities.\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003ESecond, we explore how personalized recommender algorithms can contribute to extreme polarization through agent-based modeling. Our simulations highlight the effectiveness of novel local recommendation designs in reversing polarization, even in the presence of extreme influencers and social pressure. We emphasize the importance of tailored interventions that leverage diversity to foster inclusive dialogue and bridge ideological divides.\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003EFinally, we also develop a fair evaluation method for biases in public policies, proposing a novel computational protocol with improved efficiency.\u0026nbsp;Our study of Georgia\u0027s districting plans uncovers their inadequate responsiveness to changing voter opinions,\u0026nbsp;emphasizing the instrumental role of algorithms and data analysis in auditing and\u0026nbsp;bringing clarity to public policies.\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u0026nbsp;\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/p\u003E\r\n","summary":"","format":"limited_html"}],"field_subtitle":"","field_summary":[{"value":"\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u003Cspan\u003E\u0026nbsp;Understanding and Mitigating Bias in Algorithms, Data and Society\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/span\u003E\u003C\/strong\u003E\u003C\/p\u003E\r\n","format":"limited_html"}],"field_summary_sentence":[{"value":" Understanding and Mitigating Bias in Algorithms, Data and Society "}],"uid":"27707","created_gmt":"2023-07-17 20:03:30","changed_gmt":"2023-07-17 20:03:30","author":"Tatianna Richardson","boilerplate_text":"","field_publication":"","field_article_url":"","field_event_time":{"event_time_start":"2023-07-25T10:00:00-04:00","event_time_end":"2023-07-25T12:00:00-04:00","event_time_end_last":"2023-07-25T12:00:00-04:00","gmt_time_start":"2023-07-25 14:00:00","gmt_time_end":"2023-07-25 16:00:00","gmt_time_end_last":"2023-07-25 16:00:00","rrule":null,"timezone":"America\/New_York"},"location":"Coda C1215","extras":[],"groups":[{"id":"221981","name":"Graduate Studies"}],"categories":[],"keywords":[{"id":"100811","name":"Phd Defense"}],"core_research_areas":[],"news_room_topics":[],"event_categories":[{"id":"1788","name":"Other\/Miscellaneous"}],"invited_audience":[{"id":"78771","name":"Public"}],"affiliations":[],"classification":[],"areas_of_expertise":[],"news_and_recent_appearances":[],"phone":[],"contact":[],"email":[],"slides":[],"orientation":[],"userdata":""}}}