Collection article | Sammelwerksbeitrag
Wie Gesellschaft algorithmischen Entscheidungen auf den Zahn fühlen kann
Zunehmend treffen algorithmische Entscheidungssysteme (ADM-Systeme) Entscheidungen über Menschen und beeinflussen damit öffentliche Räume oder die gesellschaftlichen Teilhabemöglichkeiten von Individuen; damit gehören derartige Systeme zur öffentlichen IT. Hier zeigen wir, am Beispiel der Analyse von Rückfälligkeitsvorhersagesystemen und dem Datenspende-Projekt zur Bundestagswahl 2017, wie solche Systeme mit Hilfe von Black-Box-Analysen von der Öffentlichkeit untersucht werden können und wo die Grenzen dieses Ansatzes liegen. Insbesondere bei ADM-Systemen der öffentlichen Hand zeigt sich hierbei, dass eine Black-Box-Analyse nicht ausreichend ist, sondern hier ein qualitätsgesicherter Prozess der Entwicklung und Evaluation solcher Systeme notwendig ist.
- ISBN
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978-3-9818892-5-3
- Umfang
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Seite(n): 471-492
- Sprache
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Deutsch
- Anmerkungen
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Status: Veröffentlichungsversion; begutachtet
- Erschienen in
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(Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft
- Thema
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Technik, Technologie
Technikfolgenabschätzung
Algorithmus
Automatisierung
Bundesrepublik Deutschland
Digitalisierung
Entscheidungsfindung
Entscheidungsprozess
Personalisierung
Suchmaschine
Soziale Medien
Prognoseverfahren
Transparenz
Verhaltensprognose
soziales Problem
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Krafft, Tobias D.
Zweig, Katharina A.
- Ereignis
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Herstellung
- (wer)
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Mohabbat Kar, Resa
Thapa, Basanta E. P.
Parycek, Peter
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wer)
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Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Kompetenzzentrum Öffentliche IT (ÖFIT)
- (wo)
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Deutschland, Berlin
- (wann)
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2018
- URN
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urn:nbn:de:0168-ssoar-57621-7
- Rechteinformation
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GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln
- Letzte Aktualisierung
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21.06.2024, 16:27 MESZ
Datenpartner
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Sammelwerksbeitrag
Beteiligte
- Krafft, Tobias D.
- Zweig, Katharina A.
- Mohabbat Kar, Resa
- Thapa, Basanta E. P.
- Parycek, Peter
- Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Kompetenzzentrum Öffentliche IT (ÖFIT)
Entstanden
- 2018