该研究探讨了历史性歧视对数据收集的影响，提出了样本偏见准则和公平机器学习策略来减轻不公平现象。实验证明这些方法有效。

该论文提出了一种框架，通过最小化与受保护属性相关的相关差异误差来减轻正则相关分析中的不公平现象。实验评估证明了该方法在减少相关差异误差方面的有效性，同时不会影响准确性。