Zusammenfassungen
In Automating Inequality, Virginia Eubanks systematically investigates the impacts of data mining, policy algorithms, and predictive risk models on poor and working-class people in America. The book is full of heart-wrenching and eye-opening stories, from a woman in Indiana whose benefits are literally cut off as she lays dying to a family in Pennsylvania in daily fear of losing their daughter because they fit a certain statistical profile. Deeply researched and passionately written, Automating Inequality could not be more timely.
Dieses Buch erwähnt ...
Personen KB IB clear | Elon Musk , George Orwell | ||||||||||||||||||
Aussagen KB IB clear | Algorithmen können Diskriminierung fördernalgorithms can promote discrimination.
Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen | ||||||||||||||||||
Begriffe KB IB clear | Algorithmusalgorithm , big databig data , Predictive PolicingPredictive Policing , Statistikstatistics | ||||||||||||||||||
Bücher |
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Zitationsgraph
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Zeitleiste
29 Erwähnungen
- Handbuch Medienpädagogik (Uwe Sander, Friederike von Gross, Kai-Uwe Hugger) (2008)
- Machine behaviourism - future visions of ‘learnification’ and ‘datafication’ across humans and digital technologies (Jeremy Knox, Ben Williamson, Siân Bayne) (2019)
- Bildung und Digitalisierung - AUS POLITIK UND ZEITGESCHICHTE (APUZ 27-28/2019) (2019)
- Digitale Bildungsmedien im Diskurs - Wertesysteme, Wirkkraft und alternative Konzepte (Felicitas Macgilchrist)
- Should Robots Replace Teachers? - AI and the Future of Education (Neil Selwyn) (2019)
- Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen - Eine Studie, erstellt mit einer Zuwendung der Antidiskriminierungsstelle des Bundes. (Carsten Orwat) (2019)
- Diskriminiert vom Computerprogramm (Max Muth) (2019)
- What’s the Problem with Learning Analytics? (Neil Selwyn) (2019)
- Big Data, Datafizierung und digitale Artefakte (Stefan Iske, Johannes Fromme, Dan Verständig, Katrin Wilde) (2020)
- Digitale Transformationen von Bildung, Kultur und Gesellschaft - Perspektiven auf das Verhältnis von Datafizierung und Bildung
- Und wie elektrische Schafe träumen wir - Humanität, Sexualität, Digitalität (Timothy Snyder) (2020)
- Engines of Order - A Mechanology of Algorithmic Techniques (Bernhard Rieder) (2020)
- The Atlas of AI (Kate Crawford) (2021)
- Optimierung in der Medienpädagogik (Patrick Bettinger, Klaus Rummler, Karsten D. Wolf) (2021)
- Hegemonialität und Gouvernementalität von Optimierungsverhältnissen - Postdigitale Lernpraktiken zwischen Widerständigkeit, Prekarisierung und Affirmation (Maximilian Waldmann, Ulaş Aktaş)
- Pädagogisches Wissen im Lichte digitaler und datengestützter Selbstoptimierung (Estella Ferraro, Sabrina Schröder, Christiane Thompson) (2021)
- Education andTechnology - Key Issues and Debates (3rd edition) (Neil Selwyn) (2022)
- Learning to Live with Datafication - Educational Case Studies and Initiatives from Across the World (Luci Pangrazio, Julian Sefton-Green) (2022)
- 1. Learning to Live well with data - Concepts and challenges
- New Perspectives in Critical Data Studies - The Ambivalences of Data Power (Andreas Hepp, Juliane Jarke, Leif Kramp) (2022)
- The Datafied Welfare State - A Perspective from the UK (Lina Dencik)
- Researching Public Trust in Datafication - Reflections on the Deliberative Citizen Jury as Method (Helen Kennedy, Robin Steedman, Rhianne Jones)
- Rhetoriken des Digitalen - Adressierungen an die Pädagogik (Miguel Zulaica y Mugica, Klaus-Christian Zehbe) (2022)
- Algorithmen und Autonomie - Interdisziplinäre Perspektiven auf das Verhältnis von Selbstbestimmung und Datenpraktiken (Dan Verständig, Christina Kast, Janne Stricker, Andreas Nürnberger) (2022)
- Algorithmen und Autonomie - Interdisziplinäre Perspektiven auf das Verhältnis von Selbstbestimmung und Datenpraktiken
- Bildung und Digitalität - Analysen – Diskurse – Perspektiven (Sandra Aßmann, Norbert Ricken) (2023)
- Die datafizierte Schule (Annekatrin Bock, Andreas Breiter, Felicitas Macgilchrist, Sigrid Hartong, Juliane Jarke, Sieglinde Jornitz) (2023)
- Datafizierte Gesellschaft | Bildung | Schule (Andreas Breiter, Annekatrin Bock)
- Critical Data Literacies - Rethinking Data and Everyday Life (Luci Pangrazio, Neil Selwyn) (2023)
- Fairness and Machine Learning - Limitations and Opportunities (Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan) (2023)
- Populismus und Protest - Demokratische Öffentlichkeiten und Medienbildung in Zeiten von Rechtsextremismus und Digitalisierung (Sabrina Schenk) (2024)
- Algorithmische Sozialtechnologien als neue Bildungsherausforderungen - Eine systemtheoretische Betrachtung zu Big Data Analytics und Social Scoring (Harald Gapski)
- Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024)
- 9. Das ethische Spiegelkabinett - Wenn KI Werte nachahmt
- Dialogues in Data Power - Shifting Response-abilities in a Datafied World (Juliane Jarke, Jo Bates) (2024)
- 2. Children as Data Subjects - Families, Schools, and Everyday Lives (Karen Louise Smith, Leslie Regan Shade, Lyndsay Grant, Priya C. Kumar, Lorenzo Giuseppe Zaffaroni, Gaia Amadori, Giovanna Mascheroni, Marie K. Heath, Daniel G. Krutka, Luci Pangrazio, Neil Selwyn, Juliane Jarke)
Co-zitierte Bücher
Zwischen Kontrollverlust, Selbstverteidigung und Souveränität in der digitalen Welt
(Harald Gapski) (2015)How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
(Cathy O’Neil) (2016)Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen
Eine Studie, erstellt mit einer Zuwendung der Antidiskriminierungsstelle des Bundes.
(Carsten Orwat) (2019)The Monsters of Education Technology
(Audrey Watters) (2014)Über die Ideologie der Techbranche
What Tech Calls Thinking
An Inquiry into the Intellectual Bedrock of Silicon Valley
(Adrian Daub) (2020)Eine strukturtheoretische Perspektive auf Bildung im Horizont digitaler Medialität
(Dan Verständig) (2017)Computation and Human Experience
(Philip E. Agre) (1997)Volltext dieses Dokuments
Bibliographisches
Beat und dieses Buch
Beat hat dieses Buch während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. (das er aber aus Urheberrechtsgründen nicht einfach weitergeben darf). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben.