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Beats Biblionetz - Bücher

Wo Maschinen irren können

Verantwortlichkeiten und Fehlerquellen in Prozessen algorithmischer Entscheidungsfindung
Katharina A. Zweig, Sarah Fischer, Konrad Lischka , local secure web 
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iconZusammenfassungen

Dieses Arbeitspapier erklärt, wie algorithmische Entscheidungssysteme entwickelt und in einen gesellschaftlichen Kontext eingebettet werden, und zeigt dabei potenziell auftauchende Fehlerquellen auf.
Von Katharina A. Zweig, Sarah Fischer, Konrad Lischka im Buch Wo Maschinen irren können im Text Ökonomie der Aufmerksamkeit (1993)

icondieses Buch erwähnt ...


Personen
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Dan Ariely, Kenneth Cukier, Konrad Lischka, Viktor Mayer-Schönberger, Cathy O’Neil, Eli Pariser, Christian Stöcker

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, Computercomputer, Datendata, Halteproblem, Korrelation, machine learning
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2008 local secure Predictably Irrational (Dan Ariely) 3, 3, 5, 4, 4, 2, 8, 5, 4, 4, 9, 3983317
2011 local secure The Filter Bubble (Eli Pariser) 8, 21, 21, 13, 37, 62, 42, 20, 19, 15, 12, 17482617845
2013 local secure Big Data (Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier) 1, 2, 1, 1, 6, 6, 7, 9, 4, 9, 8, 521245476
2016 local secure Weapons of Math Destruction (Cathy O’Neil) 83, 1, 7, 8, 10, 11, 4, 4, 6, 710197141
2017 local secure web Digitale Öffentlichkeit (Konrad Lischka, Christian Stöcker) 2, 3, 2, 1, 2, 2, 7, 1, 4, 1, 5, 32123111

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iconBeat und dieses Buch

Beat hat dieses Buch während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Er hat dieses Buch einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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