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title: "Divergenz: Homoglyph unlearning: A novel approach to bias mitigation"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 239
tags:
  - divergenz
---
# Divergenz: Homoglyph unlearning: A novel approach to bias mitigation

**Paper:** Struppek (2024)
**Paper-ID:** 239

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies |  | Nein | **X** |
| Generative_KI |  | Nein | **X** |
| Prompting |  | Nein | **X** |
| KI_Sonstige |  | Ja | **X** |
| Soziale_Arbeit |  | Nein | **X** |
| Bias_Ungleichheit |  | Ja | **X** |
| Gender |  | Nein | **X** |
| Diversitaet |  | Nein | **X** |
| Feministisch |  | Nein | **X** |
| Fairness |  | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> Paper erfüllt beide Bedingungen: TECHNIK_OK (KI_Sonstige: algorithmische Diskriminierungssysteme), SOZIAL_OK (Bias_Ungleichheit + Fairness: systematische Analyse von Diskriminierungstypen, Regelungsansätze, strukturelle Ungleichheiten). Kein direkter Sozialarbeitsbezug, daher nicht als SA-Paper klassifiziert. Substantieller Fokus auf algorithmische Fairness und Bias-Analyse.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt die Kategorien 'Bias_Ungleichheit' und 'Fairness' zu weit aus, indem es ein rein technisches Paper über algorithmische Debiasing-Methoden als sozialwissenschaftlich relevant klassifiziert, ohne dass ein substantieller Bezug zu sozialen Ungleichheitsstrukturen oder Sozialarbeitspraxis besteht. Der Human erkennt, dass 'Homoglyph unlearning' eine spezifische technische Methode ist, die nicht die inhaltlichen Kriterien der sozialwissenschaftlichen Kategorien erfüllt.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Other

