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Hübner, Dietmar; Feest, Uljana; Frisch, Mathias: Big Data, Machine Learning : und diskriminierende Algorithmen? In: Unimagazin 3/4 (2021), S. 22-25
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https://doi.org/10.15488/11568
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| Abstract: | |
Computer-Algorithmen werden zunehmend eingesetzt, um menschliche Entscheidungen in wichtigen gesellschaftlichen Bereichen zu unterstützen, anzuleiten oder sogar zu ersetzen. Indessen häufen sich die Hinweise, dass Algorithmen mitunter ebenso voreingenommen und diskriminierend agieren können wie Menschen. In dem interdisziplinären Forschungsprojekt „Bias and Discrimination in Big Data and Algorithmic Processing – BIAS“ arbeiten Wissenschaftler*innen aus Philosophie, Rechtswissenschaft und Informatik daran, diskriminierende Algorithmen zu verstehen und zu verbessern. | |
| License of this version: | Es gilt deutsches Urheberrecht. Das Dokument darf zum eigenen Gebrauch kostenfrei genutzt, aber nicht im Internet bereitgestellt oder an Außenstehende weitergegeben werden. |
| Document Type: | Article |
| Publishing status: | publishedVersion |
| Issue Date: | 2021 |
| Appears in Collections: | 2021 Ausgabe 3/4 |
distribution of downloads over the selected time period:
downloads by country:
| pos. | country | downloads | ||
|---|---|---|---|---|
| total | perc. | |||
| 1 |  |
Germany | 248 | 72.73% |
| 2 |  |
United States | 30 | 8.80% |
| 3 |  |
Austria | 16 | 4.69% |
| 4 |  |
Switzerland | 13 | 3.81% |
| 5 |  |
China | 7 | 2.05% |
| 6 |  |
Iran, Islamic Republic of | 3 | 0.88% |
| 7 |  |
France | 3 | 0.88% |
| 8 |  |
Finland | 3 | 0.88% |
| 9 |  |
United Kingdom | 2 | 0.59% |
| 10 |  |
Belgium | 2 | 0.59% |
| other countries | 14 | 4.11% | ||
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