Der Workshop besteht aus einem allgemeineren Teil zu Bias im Maschinellen Lernen, in dem grundlegend in die Thematik eingeführt wird, und einem spezifischeren Teil, in dem ML-Biases im Kontext von DH behandelt werden. Beide Teile beinhalten Vortrags- sowie Mitmachsessions. Ziel des Workshops ist es, dass die Teilnehmenden sich des Problems von Bias in Machine Learning Modellen bewusst werden und die grundlegenden Techniken zur Erkennung und zur Unterdrückung von Biases kennenlernen. Es soll außerdem gemeinsam erarbeitet werden, auf welche Weise DH-ForscherInnen mit den Biases umgehen können - denn in vielen Anwendungen sind diese nicht gewünscht: Ein System zur Vorauswahl von Bewerbern sollte Männer nicht bevorzugen,<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> ein Modell zur Gesichtserkennung sollte keinen Unterschied in der Genauigkeit haben, weil sich die Hautfarbe der Personen auf den Bildern ändert (Buolamwini et al. 2018), und ein Modell zur Erkennung von Hate-Speech im Internet sollte nicht kontextfrei bspw. Begriffe wie “homosexuell” als toxisch einstufen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" />