Miriam Doh

Investigadora Visitante

Miriam Doh es investigadora doctoral con afiliación conjunta al laboratorio ISIA de la Université de Mons (UMONS) y al laboratorio IRIDIA de la Université Libre de Bruxelles (ULB). Su investigación se centra en la transparencia y fiabilidad de los sistemas de IA en el análisis facial, con énfasis en los sesgos y las implicaciones éticas. Su trabajo adopta un enfoque interdisciplinar, integrando principios de la psicología cognitiva con perspectivas de estudios legales, de género y políticas para analizar los impactos sociales de la IA. Durante su estancia de investigación de tres meses en Ellis Alicante (noviembre 2024–febrero 2025), estudiará el sesgo cognitivo del efecto Halo de la atractividad en la IA generativa aplicada a la generación de rostros humanos.

Publicaciones en asociación con ELLIS Alicante.

2025

07/17
Vancouver, CA

Doh, M., Höltgen, B., Riccio, P., & Oliver, N. (2025). Position: The Categorization of Race in ML is a Flawed Premise. ICML'25: International Conference on Machine Learning.

Poster Spotlight

06/30
Eindhoven, NL

Doh, M., Gulati, A., Mancas, M., & Oliver, N. (2025). When Algorithms Play Favorites: Lookism in the Generation and Perception of Faces. European Workshop on Algorithmic Fairness.

06/23
Athens, GR

Doh, M., Canali, C., & Oliver, N. (2025). What TikTok Claims, what Bold Glamour Does: a Filter´s Paradox. ACM Conference on Fairness, Accountability and Transparency, FAccT 2025.

04/27
Yokohama, JP

Doh, M., Canali, C., & Oliver, N. (2025). Filters of Identity}: AR Beauty and the Algorithmic Politics of the Digital Body. CHI'25: International Conference on Human-computer Interaction. Workshop on Body Politics: Unpacking Tensions and Future Perspectives for Body-Centric Design Research in HCI.

02/25
Philadelphia, US

Doh, M., Gulati, A., & Oliver, N. (2025). Attractive by Design: How The Attractiveness Halo Effect Shapes AI Perception. Collaborative AI and modeling of Humans (CAIHu) - Bridge program at AAAI 2025.