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Beats Biblionetz - Bücher

Data Feminism

Catherine D'Ignazio, Lauren F. Klein , local 
Buchcover
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iconZusammenfassungen

Data FeminismA new way of thinking about data science and data ethics that is informed by the ideas of intersectional feminism. Today, data science is a form of power. It has been used to expose injustice, improve health outcomes, and topple governments. But it has also been used to discriminate, police, and surveil. This potential for good, on the one hand, and harm, on the other, makes it essential to ask: Data science by whom? Data science for whom? Data science with whose interests in mind? The narratives around big data and data science are overwhelmingly white, male, and techno-heroic. In Data Feminism, Catherine D'Ignazio and Lauren Klein present a new way of thinking about data science and data ethics-one that is informed by intersectional feminist thought. Illustrating data feminism in action, D'Ignazio and Klein show how challenges to the male/female binary can help challenge other hierarchical (and empirically wrong) classification systems. They explain how, for example, an understanding of emotion can expand our ideas about effective data visualization, and how the concept of invisible labor can expose the significant human efforts required by our automated systems. And they show why the data never, ever "speak for themselves." Data Feminism offers strategies for data scientists seeking to learn how feminism can help them work toward justice, and for feminists who want to focus their efforts on the growing field of data science. But Data Feminism is about much more than gender. It is about power, about who has it and who doesn't, and about how those differentials of power can be challenged and changed.
Von Klappentext im Buch Data Feminism (2020)

iconKapitel  Unter den anklickbaren Kapiteln finden Sie Informationen über einzelne Teile des gewählten Werks.

iconDieses Buch erwähnt ...


Personen
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Donna Haraway

Aussagen
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Der Frauenanteil in der Informatik ist klein.
Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen

Begriffe
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Algorithmusalgorithm , Android , bias , big databig data , ClassificationClassification , Computercomputer , crowdsourcingcrowdsourcing , Datendata , Denkenthinking , EmbodimentEmbodiment , Ethikethics , facebook , GenderGender , Google , HCI/MMI (Human-Computer-Interaction)Human-Computer-Interaction , Kontextcontext , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Machtpower , Objektivitätobjectivity , Programmierenprogramming , Softwaresoftware , Software EngineeringSoftware Engineering , Verstehenunderstanding , Visualisierungvisualization , Wikipedia , Wissenschaftscience

iconDieses Buch erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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iconZitationsgraph

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iconZeitleiste

icon14 Erwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconCo-zitierte Bücher

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A Lexicon

(Matthew Fuller) (2008) local 
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The Platform Society

Public Values in a Connective World

(José van Dijck, Thomas Poell, Martijn de Waal) (2018) local 
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Algorithms of Oppression

How Search Engines Reinforce Racism

(Safiya Umoja Noble) (2018) local 

iconVolltext dieses Dokuments

Data Feminism: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: PDF, 39947 kByte)
Auf dem WWW Unicorns, Janitors, Ninjas, Wizards, and Rock Stars: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 3049 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW On Rational, Scientific, Objective Viewpoints from Mythical, Imaginary, Impossible Standpoints: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 3885 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Conclusion: Now Let’s Multiply: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 2972 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW The Numbers Don’t Speak for Themselves: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 2298 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Collect, Analyze, Imagine, Teach: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 3211 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW «What Gets Counted Counts»: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 4371 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW The Power Chapter: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 4980 kByte; WWW: Link OK )

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Beat hat dieses Buch erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. (das er aber aus Urheberrechtsgründen nicht einfach weitergeben darf).

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