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.

Wie Gesellschaft algorithmischen Entscheidungen auf den Zahn fühlen kann

Urheber*in: Krafft, Tobias D.; Zweig, Katharina A.

Namensnennung 4.0 International

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ISBN
978-3-9818892-5-3
Umfang
Seite(n): 471-492
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Status: Veröffentlichungsversion; begutachtet

Erschienen in
(Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft

Thema
Technik, Technologie
Technikfolgenabschätzung
Algorithmus
Automatisierung
Bundesrepublik Deutschland
Digitalisierung
Entscheidungsfindung
Entscheidungsprozess
Personalisierung
Suchmaschine
Soziale Medien
Prognoseverfahren
Transparenz
Verhaltensprognose
soziales Problem

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Krafft, Tobias D.
Zweig, Katharina A.
Ereignis
Herstellung
(wer)
Mohabbat Kar, Resa
Thapa, Basanta E. P.
Parycek, Peter
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Kompetenzzentrum Öffentliche IT (ÖFIT)
(wo)
Deutschland, Berlin
(wann)
2018

URN
urn:nbn:de:0168-ssoar-57621-7
Rechteinformation
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln
Letzte Aktualisierung
21.06.2024, 16:27 MESZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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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

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