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# BiasLens — 招聘偏见检测工具 一款基于 Web 的工具，旨在帮助 HR 专业人士检测其招聘数据中隐藏的偏见。上传任何 CSV 或 Excel 数据集，BiasLens 将使用法律上的 80% 差别影响规则自动识别受到不公平对待的人口群体。 ## 功能介绍 - 通过浏览器界面接受 CSV 和 Excel 文件上传 - 自动检测人口统计列（性别、种族、婚姻状况、教育程度） - 自动检测结果列（录用、批准、入选） - 计算每个人口统计组的成功率 - 标记低于 80% 差别影响阈值的群体 - 使用 Anthropic Claude API 生成由 AI 驱动的纯文本英文解释 - 显示直观展示偏见的交互式条形图 - 生成包含所有发现的可下载 PDF 报告 ## 技术栈 - Python - Pandas (数据分析) - Matplotlib (图表) - Streamlit (Web 前端) - Anthropic Claude API (AI 解释) - FPDF (PDF 报告生成) ## 如何运行 1. 克隆此仓库：`git clone https://github.com/maazq4808-pixel/biaslens.git` 2. 安装依赖：`pip install pandas matplotlib streamlit anthropic python-dotenv fpdf` 3. 创建包含您的 Anthropic API 密钥的 `.env` 文件：`ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here` 4. 运行应用：`streamlit run app.py` 5. 上传包含招聘数据的 CSV 或 Excel 文件并查看结果 ## 工作原理 BiasLens 使用 80% 规则（也称为五分之四规则）进行差别影响分析。对于每个人口统计类别，它会将每个群体的成功率与表现最好的群体进行比较。如果任何群体的成功率低于表现最好群体成功率的 80%，它就会标记出潜在的偏见。 ## 项目结构 - `app.py` — Streamlit Web 前端 - `bias_detection.py` — 核心偏见检测逻辑 - `charts.py` — Matplotlib 图表生成 - `explanations.py` — 使用 Claude API 的 AI 驱动解释生成器 - `report.py` — PDF 报告生成器 ## 作者 由 Maaz 作为作品集项目构建 — 南密西西比大学，计算机科学专业

标签：80%法则, AI报告生成, Anthropic Claude API, CSV处理, DEI分析, Excel处理, FPDF, HR科技, Kubernetes, Matplotlib, PDF报告, Python, Streamlit, 人力资源, 代码示例, 公平性评估, 四分之三法则, 多样性、公平与包容, 差异性影响分析, 招聘偏见检测, 数据分析, 无后门, 机器学习偏见, 访问控制, 逆向工具