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Beats Biblionetz - Bücher

Weapons of Math Destruction

How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
Buchcover

iconZusammenfassungen

Weapons of Math DestructionA former Wall Street quant sounds an alarm on the mathematical models that pervade modern life — and threaten to rip apart our social fabric.
Von Klappentext im Buch Weapons of Math Destruction (2016)
Weapons of Math DestructionVon der Hedgefonds-Managerin zur Occupy-Aktivistin: Cathy O'Neil, die führende Datenexpertin, analysiert die zerstörerische Kraft der Algorithmen.
Algorithmen nehmen Einfluss auf unser Leben: Von ihnen hängt es ab, ob man etwa einen Kredit für sein Haus erhält und wie viel man für die Krankenversicherung bezahlt. Cathy O'Neil, ehemalige Hedgefonds-Managerin und heute Big-Data-Whistleblowerin, erklärt, wie Algorithmen in der Theorie objektive Entscheidungen ermöglichen, im wirklichen Leben aber mächtigen Interessen folgen. Algorithmen nehmen Einfluss auf die Politik, gefährden freie Wahlen und manipulieren über soziale Netzwerke sogar die Demokratie. Cathy O'Neils dringlicher Appell zeigt, wie sie Diskriminierung und Ungleichheit verstärken und so zu Waffen werden, die das Fundament unserer Gesellschaft erschüttern.
Von Klappentext im Buch Weapons of Math Destruction (2016)
Weapons of Math DestructionWe live in the age of the algorithm. Increasingly, the decisions that affect our lives—where we go to school, whether we get a car loan, how much we pay for health insurance—are being made not by humans, but by mathematical models. In theory, this should lead to greater fairness: Everyone is judged according to the same rules, and bias is eliminated.
But as Cathy O’Neil reveals in this urgent and necessary book, the opposite is true. The models being used today are opaque, unregulated, and uncontestable, even when they’re wrong. Most troubling, they reinforce discrimination: If a poor student can’t get a loan because a lending model deems him too risky (by virtue of his zip code), he’s then cut off from the kind of education that could pull him out of poverty, and a vicious spiral ensues. Models are propping up the lucky and punishing the downtrodden, creating a “toxic cocktail for democracy.” Welcome to the dark side of Big Data.
Tracing the arc of a person’s life, O’Neil exposes the black box models that shape our future, both as individuals and as a society. These “weapons of math destruction” score teachers and students, sort résumés, grant (or deny) loans, evaluate workers, target voters, set parole, and monitor our health.
O’Neil calls on modelers to take more responsibility for their algorithms and on policy makers to regulate their use. But in the end, it’s up to us to become more savvy about the models that govern our lives. This important book empowers us to ask the tough questions, uncover the truth, and demand change.
Von Klappentext im Buch Weapons of Math Destruction (2016)

iconBemerkungen zu diesem Buch

Beat Döbeli HoneggerWarum ich dieses Buch ins Biblionetz aufgenommen habe: Es wurde in einer Präsentation an der EdMedia 2019 erwähnt.
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 27.06.2019

iconKapitel  Unter den anklickbaren Kapiteln finden Sie Informationen über einzelne Teile des gewählten Werks.

iconDieses Buch erwähnt ...


Personen
KB IB clear
Stephen J. Dubner , Robert Epstein , Steven D. Levitt , Barack Obama , Ronald E. Robertson

Aussagen
KB IB clear
Algorithmen können Diskriminierung fördernalgorithms can promote discrimination.
Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen
Modelle erfordern Abstraktion

Begriffe
KB IB clear
Algorithmusalgorithm , Arbeitslosigkeitunemployment , Bewertende Modelle , bias , big databig data , Big Five / OCEANBig Five , Bildungeducation (Bildung) , Cambridge Analytica , confirmation bias , Datendata , Demokratiedemocracy , Effizienz , facebook , Finanzkrise , Geschäftsmodellbusiness model , Gesellschaftsociety , Gesichtserkennungface recognition , Gesundheithealth , Gewaltviolence , Gewaltverbrechen , hackathon , Immobilienblase , Indikator / Kennzahl , Kapitalismus , Krankheit , Kriminalität , machine learning , Marketingmarketing , Mathematikmathematics , Modellemodel , Mord , Persönlichkeitsmodelle , Politikpolitics , Positive Rückkoppelung / Teufelskreisvicious circle , Predictive PolicingPredictive Policing , Quantitative Modelle , Rassismus , Risikorisk , Rückkopplung / Regelkreisfeedback loop , SchneeballsystemPonzi scheme , Siri , Sprachelanguage , Spracherkennungvoice recognition , Statistikstatistics , Terrorismusterrorism , Theorie des zerbrochenen Fenstersbroken window theory , USA , Vertrauentrust
icon
Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2005  local  Freakonomics (Steven D. Levitt, Stephen J. Dubner) 6, 2, 8, 5, 2, 1, 8, 3, 3, 3, 6, 2 8 55 2 1663
icon
Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2015 local web  The search engine manipulation effect (SEME) and its possible impact on the outcomes of elections (Robert Epstein, Ronald E. Robertson) 9 6 0 0

iconDieses Buch erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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iconVorträge von Beat mit Bezug

  • Digi-was?

    Austausch mit dem AVS Schwyz, 24.01.2023

iconZitationsgraph

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iconZeitleiste

icon41 Erwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

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(Philip E. Agre) (1997) local 
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(Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb) (2022) local 

iconVolltext dieses Dokuments

Weapons of Math Destruction: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: 2076 kByte)

iconStandorte  Eine Liste von Orten, wo das Objekt physisch vorhanden ist.

BeatFalsch ( 23.03.2021)

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Titel   Format Bez. Aufl. Jahr ISBN          
Angriff der Algorithmen D - - 0 - Bei einer Nebis-Bibliohek ausleihen
 
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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. Beat besitzt ein physisches und ein digitales Exemplar. (das er aber aus Urheberrechtsgründen nicht einfach weitergeben darf). Beat hat dieses Buch auch schon in Vorträgen erwähnt.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.