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Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen

Eine Studie, erstellt mit einer Zuwendung der Antidiskriminierungsstelle des Bundes.
Carsten Orwat ,    
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Personen
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Kate Crawford, Virginia Eubanks, Sarah Fischer, Luciano Floridi, Carter Jernigan, Jannis Kallinikos, Michal Kosinski, Konrad Lischka, Behram Mistree, Yilun Wang, Meredith Whittaker, Katharina A. Zweig

Aussagen
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Algorithmen können Diskriminierung fördernalgorithms can promote discrimination.
Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen

Begriffe
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Algorithmusalgorithm, big databig data, Datendata, Datenbankdatabase, Gesellschaftsociety, Gesichtserkennungface recognition, machine learning, Maschinemachine, Staat, Suchmaschinesearch engine, TechnikfolgenabschätzungTechnology Assessment
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
The Cambridge Handbook of Information and Computer Ethics (Luciano Floridi) 3700
2011   Governing Through Technology (Jannis Kallinikos) 4, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 3, 223298
2018   Automating Inequality (Virginia Eubanks) 11938119119
2018    Wo Maschinen irren können (Katharina A. Zweig, Sarah Fischer, Konrad Lischka) 21300
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
   Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images (Michal Kosinski, Yilun Wang) 1, 4, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 6, 9, 18, 52115144
2009    Gaydar: Facebook friendships expose sexual orientation (Carter Jernigan, Behram Mistree) 4, 1, 3, 5, 2, 4, 16, 8, 12, 8, 12, 235823254
2016    The AI Now Report (Kate Crawford, Meredith Whittaker) 30, 2, 1, 237235

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