CAISzeit – In welcher digitalen Gesellschaft wollen wir leben?   /     Ist Gerechtigkeit programmierbar? Fairness und Transparenz in Algorithmen.

Summary

Algorithmen bestimmen unser Leben: Von den Inhalten, die wir in sozialen Medien sehen, bis hin zu den Krediten, die uns gewährt werden. Aber inwieweit sind Algorithmen fair und transparent? Und welche Folgen kann es haben, wenn sie es nicht sind? Ist Gerechtigkeit programmierbar? Diese Fragen und mehr besprechen wir in dieser CAISzeit mit Miriam Fahimi. Miriam ist von April bis September 2024 als Fellow am CAIS und promoviert derzeit in den Science and Technology Studies am Digital Age Research Center (D!ARC) der Universität Klagenfurt. Sie erforscht die „Fairness in Algorithmen“ und hat über eineinhalb Jahre in einem Kreditunternehmen beobachtet, wie dort über transparente und faire Algorithmen diskutiert wird. Empfehlungen zum Thema Forschung: ·       Digital Age Research Center (D!ARC), Universität Klagenfurt. https://www.aau.at/digital-age-research-center/ ·       Meisner, C., Duffy, B. E., & Ziewitz, M. (2022). The labor of search engine evaluation: Making algorithms more human or humans more algorithmic? New Media & Society. https://doi.org/10.1177/14614448211063860 ·       Poechhacker, N., Burkhardt, M., & Passoth, J.-H. (2024). 10. Recommender Systems beyond the Filter Bubble: Algorithmic Media and the Fabrication of Publics. In J. Jarke, B. Prietl, S. Egbert, Y. Boeva, H. Heuer, & M. Arnold (Hrsg.), Algorithmic Regimes (S. 207–228). Amsterdam University Press. https://doi.org/10.1515/9789048556908-010   Populärwissenschaftliche Literatur: ·       Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press. ·       Webseite von Kate Crawford. https://katecrawford.net Dokumentarfilm: ·       Coded Bias (dt. Vorprogrammierte Diskriminierung; abrufbar auf Netflix): In dieser Dokumentation werden die Vorurteile in Algorithmen untersucht, die die Forscherin am MIT Media Lab Joy Buolamwini in Systemen zur Gesichtserkennung offenlegte. https://www.netflix.com/de/title/81328723 Newsletter: ·       AI Snake Oil von Arvind Narayanan & Sayash Kapoor. https://www.aisnakeoil.com Ticker vom D64 –Zentrum für Digitalen Fortschritt: https://kontakt.d-64.org/ticker/

Subtitle
Zu Gast: Miriam Fahimi
Duration
00:38:39
Publishing date
2024-08-27 09:00
Link
https://qrxk5q.podcaster.de/CAISzeit/media/019_CAIS_Algorithmus_V1.mp3
Contributors
  Center for Advanced Internet Studies, Matthias Begenat
author  
Enclosures
https://qrxk5q.podcaster.de/CAISzeit/media/019_CAIS_Algorithmus_V1.mp3
audio/mpeg

Shownotes

Algorithmen bestimmen unser Leben: Von den Inhalten, die wir in sozialen Medien sehen, bis hin zu den Krediten, die uns gewährt werden.

Aber inwieweit sind Algorithmen fair und transparent? Und welche Folgen kann es haben, wenn sie es nicht sind? Ist Gerechtigkeit programmierbar? Diese Fragen und mehr besprechen wir in dieser CAISzeit mit Miriam Fahimi.

Miriam ist von April bis September 2024 als Fellow am CAIS und promoviert derzeit in den Science and Technology Studies am Digital Age Research Center (D!ARC) der Universität Klagenfurt. Sie erforscht die „Fairness in Algorithmen“ und hat über eineinhalb Jahre in einem Kreditunternehmen beobachtet, wie dort über transparente und faire Algorithmen diskutiert wird.

Empfehlungen zum Thema

Forschung:

·       Digital Age Research Center (D!ARC), Universität Klagenfurt. https://www.aau.at/digital-age-research-center/

·       Meisner, C., Duffy, B. E., & Ziewitz, M. (2022). The labor of search engine evaluation: Making algorithms more human or humans more algorithmic? New Media & Society. https://doi.org/10.1177/14614448211063860

·       Poechhacker, N., Burkhardt, M., & Passoth, J.-H. (2024). 10. Recommender Systems beyond the Filter Bubble: Algorithmic Media and the Fabrication of Publics. In J. Jarke, B. Prietl, S. Egbert, Y. Boeva, H. Heuer, & M. Arnold (Hrsg.), Algorithmic Regimes (S. 207–228). Amsterdam University Press. https://doi.org/10.1515/9789048556908-010

 

Populärwissenschaftliche Literatur:

·       Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.

·       Webseite von Kate Crawford. https://katecrawford.net

Dokumentarfilm:

·       Coded Bias (dt. Vorprogrammierte Diskriminierung; abrufbar auf Netflix): In dieser Dokumentation werden die Vorurteile in Algorithmen untersucht, die die Forscherin am MIT Media Lab Joy Buolamwini in Systemen zur Gesichtserkennung offenlegte. https://www.netflix.com/de/title/81328723

Newsletter:

·       AI Snake Oil von Arvind Narayanan & Sayash Kapoor. https://www.aisnakeoil.com

Ticker vom D64 –Zentrum für Digitalen Fortschritt: https://kontakt.d-64.org/ticker/