論文の概要: Do Abstractions Have Politics? Toward a More Critical Algorithm Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00786v4
- Date: Mon, 10 May 2021 20:25:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 22:24:55.314223
- Title: Do Abstractions Have Politics? Toward a More Critical Algorithm Analysis
- Title（参考訳）: 抽象化には政治がありますか?
より批判的なアルゴリズム解析に向けて
- Authors: Kevin Lin
- Abstract要約: 我々は、価値埋め込みの割当計算に基づくより重要なアルゴリズム分析である割当分析について論じる。
本稿では,5つのケーススタディを用いて,テクノロジーの社会的決定を論じる機会分析について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.08810272234958
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The expansion of computer science (CS) education in K--12 and
higher-education in the United States has prompted deeper engagement with
equity that moves beyond inclusion toward a more critical CS education. Rather
than frame computing as a value-neutral tool, a justice-centered approach to
equitable CS education draws on critical pedagogy to ensure the rightful
presence of political struggles by emphasizing the development of not only
knowledge and skills but also CS disciplinary identities. While recent efforts
have integrated ethics into several areas of the undergraduate CS curriculum,
critical approaches for teaching data structures and algorithms in particular
are undertheorized. Basic Data Structures remains focused on runtime-centered
algorithm analysis.
We argue for affordance analysis, a more critical algorithm analysis based on
an affordance account of value embedding. Drawing on critical methods from
science and technology studies, philosophy of technology, and human-computer
interaction, affordance analysis examines how the design of computational
abstractions such as data structures and algorithms embody affordances, which
in turn embody values with political consequences. We illustrate 5 case studies
of how affordance analysis refutes social determination of technology,
foregrounds the limitations of data abstractions, and implicates the design of
algorithms in disproportionately distributing benefits and harms to particular
social identities within the matrix of domination.
- Abstract（参考訳）: k--12におけるコンピュータサイエンス(cs)教育の拡大と、米国での高等教育は、より批判的なcs教育への包含を超えて、エクイティへの深い関与を促した。
公平なCS教育に対する正義中心のアプローチは、価値中立的なツールとしてのフレームコンピューティングではなく、知識と技能だけでなく、CSの懲戒的アイデンティティの発達を強調することによって、政治的闘争の正しい存在を保証するための批判的な教育である。
近年、倫理学を学部CSカリキュラムのいくつかの分野に統合する試みが進められているが、特にデータ構造やアルゴリズムを教えるための重要なアプローチは未理論である。
基本データ構造は、実行時中心のアルゴリズム分析に重点を置いている。
我々は、価値埋め込みの割当計算に基づくより重要なアルゴリズム分析である割当分析について論じる。
科学や技術研究、技術哲学、人間とコンピュータの相互作用といった重要な手法に基づいて、データ構造やアルゴリズムといった計算抽象概念の設計が、どのようにして余裕を具現化し、それが政治的結果に価値を具現化しているかを考察する。
本稿では,データ抽象化の限界を予見し,不均等に利益を分配するアルゴリズムの設計と,支配のマトリックス内の特定の社会的アイデンティティに対する害を示唆する5つのケーススタディについて述べる。
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