http://algoritmos.lablivre.wiki.br/index.php?title=An_algorithm_audit._Data_and_discrimination:_collected_essays&feed=atom&action=historyAn algorithm audit. Data and discrimination: collected essays - Histórico de revisão2024-03-28T08:56:51ZHistórico de revisões para esta página neste wikiMediaWiki 1.27.4http://algoritmos.lablivre.wiki.br/index.php?title=An_algorithm_audit._Data_and_discrimination:_collected_essays&diff=1651&oldid=prevSamadeu em 15h13min de 5 de janeiro de 20202020-01-05T15:13:29Z<p></p>
<table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface">
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<tr style='vertical-align: top;' lang='pt-BR'>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">← Edição anterior</td>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">Edição das 15h13min de 5 de janeiro de 2020</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l11" >Linha 11:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Linha 11:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>No total, os trabalhos visam fornecer informações básicas, tentar provocar discussões e debates e, esperançosamente, sugerir trajetórias para pesquisas e redações adicionais, inclusive em áreas inexploradas ou pouco abordadas.</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>No total, os trabalhos visam fornecer informações básicas, tentar provocar discussões e debates e, esperançosamente, sugerir trajetórias para pesquisas e redações adicionais, inclusive em áreas inexploradas ou pouco abordadas.</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">Nas páginas a seguir</del>, os autores abordam a discriminação por dados em uma ampla variedade de contextos, por exemplo, saúde, serviços públicos e varejo.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">Neste texto</ins>, os autores abordam a discriminação por dados em uma ampla variedade de contextos, por exemplo, saúde, serviços públicos e varejo.</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eles identificam uma ampla gama de preocupações, como a dificuldade de replicar os processos de coleta e análise de dados cuja inspeção pode revelar insights sobre a discriminação por algoritmo. Eles examinam a natureza em rede dos danos e o papel da lei, incluindo políticas sociais, que define os termos de desenvolvimento e implantação de</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Eles identificam uma ampla gama de preocupações, como a dificuldade de replicar os processos de coleta e análise de dados cuja inspeção pode revelar insights sobre a discriminação por algoritmo. Eles examinam a natureza em rede dos danos e o papel da lei, incluindo políticas sociais, que define os termos de desenvolvimento e implantação de</div></td></tr>
</table>Samadeuhttp://algoritmos.lablivre.wiki.br/index.php?title=An_algorithm_audit._Data_and_discrimination:_collected_essays&diff=1650&oldid=prevSamadeu: Criou página com ' Apesar das transformações políticas e culturais significativas desde o movimento dos Direitos Civis e outras convulsões sociais dos anos sessenta e setenta, a discrimina...'2020-01-05T15:10:36Z<p>Criou página com ' Apesar das transformações políticas e culturais significativas desde o movimento dos Direitos Civis e outras convulsões sociais dos anos sessenta e setenta, a discrimina...'</p>
<p><b>Página nova</b></p><div><br />
Apesar das transformações políticas e culturais significativas desde o movimento dos Direitos Civis e outras convulsões sociais dos anos sessenta e setenta, a discriminação continua sendo um problema. E enquanto as desigualdades persistentes resultam de um conjunto complexo de fatores, os sistemas automatizados digitalmente podem estar aumentando esses problemas de novas maneiras.<br />
<br />
Esses sistemas são executados com base nos dados produzidos em nossos meandros digitais diários e em algoritmos treinados para identificar padrões entre diferentes pontos de dados. O resultado desses cálculos computadorizados inclui previsões de nosso comportamento futuro, recomendações para a compra de um produto ou outro, conselhos de que modificamos nossa<br />
comportamento, feedback e ajustes na operação de sistemas controlados por computador e muito mais. De funcionários da Casa Branca a defensores de direitos civis, a "quantos" e "técnicos", muitos começaram a questionar o poder dos sistemas acionados por algoritmos para categorizar, cutucar, preparar e tratar de maneira diferenciada as pessoas de maneiras que podem agravar questões sociais, econômicas e raciais. desigualdades.<br />
<br />
No final de 2013, o Open Technology Institute (OTI) da Nova América começou a organizar uma pesquisa para explorar essas preocupações. Nosso objetivo era desvendar aspectos básicos da discriminação baseada em dados, um termo genérico que eu uso para me referir a processos de controle algorítmico tomada de decisão e sua conexão com a injustiça e a injustiça na sociedade. Queríamos examinar o que está em jogo para a sociedade e pensar em como lidar com os problemas que possam surgir. Decidimos realizar o evento como parte de uma reunião anual da Associação Internacional de Comunicação (ACI), que atrai acadêmicos de todo o mundo, e emitimos uma chamada de propostas para a comunidade da ACI e além, sobre o tema de dados e discriminação. O evento, realizado em 22 de maio de 2014, em Seattle, Washington, contou com uma dúzia de pesquisadores que variaram de professores titulares a doutorandos. Eles apresentaram trabalhos que se enquadravam em uma das três categorias temáticas: “Descobrindo e respondendo a danos”, “Participação, presença e política” e “Justiça, equidade e impacto”.<br />
<br />
A coleção de artigos apresentados aqui - e editada com a assistência de dois pesquisadores da convenção, Virginia Eubanks e Solon Barocas - reflete a maior parte das investigações daquele dia como novas idéias que germinaram nos meses seguintes.<br />
<br />
No total, os trabalhos visam fornecer informações básicas, tentar provocar discussões e debates e, esperançosamente, sugerir trajetórias para pesquisas e redações adicionais, inclusive em áreas inexploradas ou pouco abordadas.<br />
<br />
Nas páginas a seguir, os autores abordam a discriminação por dados em uma ampla variedade de contextos, por exemplo, saúde, serviços públicos e varejo.<br />
<br />
Eles identificam uma ampla gama de preocupações, como a dificuldade de replicar os processos de coleta e análise de dados cuja inspeção pode revelar insights sobre a discriminação por algoritmo. Eles examinam a natureza em rede dos danos e o papel da lei, incluindo políticas sociais, que define os termos de desenvolvimento e implantação de<br />
sistemas automatizados orientados a dados. Os autores também contemplam um amplo conjunto de soluções: revelando fragilidades dos mecanismos existentes de transparência e prestação de contas, a fim de criar novos e melhores, mobilizando processos orientados a dados para melhorar a discriminação e ampliando a discussão pública sobre os usos e consequências futuros dos direcionados por dados. sistemas para influenciar as escolhas sobre seu desenvolvimento e implantação.<br />
<br />
À medida que entramos em uma era de mais e mais coleta, análise e uso de dados, a urgência de produzir pesquisas e análises sólidas não pode ser subestimada. Existe uma ameaça real de que os efeitos negativos da tomada de decisão algorítmica sobrecarregem desproporcionalmente os mais pobres e marginalizados entre nós. Lidar com a complexidade da discriminação orientada a dados não é tarefa fácil, e essa coleção marca um passo modesto para trazer à luz processos e problemas que, de outra forma, poderiam permanecer invisíveis e inquestionáveis.</div>Samadeu