論文の概要: Data Vision: Learning to See Through Algorithmic Abstraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03387v1
- Date: Sun, 9 Feb 2020 15:46:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 14:35:59.094630
- Title: Data Vision: Learning to See Through Algorithmic Abstraction
- Title（参考訳）: データビジョン:アルゴリズムの抽象化を通して学ぶ
- Authors: Samir Passi, Steven J. Jackson
- Abstract要約: データを通して学ぶことは、アルゴリズムによる知識生産の現代的な形式の中心である。
本稿では,データ解析学習環境において,機械化や識別の要求が頻繁に発生する状況について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.730787776951012
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning to see through data is central to contemporary forms of algorithmic
knowledge production. While often represented as a mechanical application of
rules, making algorithms work with data requires a great deal of situated work.
This paper examines how the often-divergent demands of mechanization and
discretion manifest in data analytic learning environments. Drawing on research
in CSCW and the social sciences, and ethnographic fieldwork in two data
learning environments, we show how an algorithm's application is seen sometimes
as a mechanical sequence of rules and at other times as an array of situated
decisions. Casting data analytics as a rule-based (rather than rule-bound)
practice, we show that effective data vision requires would-be analysts to
straddle the competing demands of formal abstraction and empirical contingency.
We conclude by discussing how the notion of data vision can help better
leverage the role of human work in data analytic learning, research, and
practice.
- Abstract（参考訳）: データを通して学ぶことは、現代のアルゴリズム知識生産の中心である。
しばしば、ルールの機械的応用として表現されるが、アルゴリズムをデータで動作させるには、大量の配置作業が必要である。
本稿では,データ解析学習環境において,機械化や識別の要求が頻繁に発生するかを検討する。
CSCWと社会科学の研究、および2つのデータ学習環境におけるエスノグラフィフィールドワークに基づいて、アルゴリズムの応用が、時としてルールの機械的シーケンスとして、また時には位置決定の配列として見られるかを示す。
ルールベース(ルールバウンドではなく)のプラクティスとしてデータ分析を鋳造することは、効果的なデータビジョンには、形式的抽象化と経験的偶発性という競合する要求に、アナリストが必要となることを示している。
最後に、データビジョンの概念が、データ分析学習、研究、実践におけるヒューマンワークの役割をよりうまく活用する上で、どのように役立つかを論じる。
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