論文の概要: A Non-Expert's Introduction to Data Ethics for Mathematicians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07794v5
- Date: Thu, 25 Jul 2024 13:05:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 20:16:16.387909
- Title: A Non-Expert's Introduction to Data Ethics for Mathematicians
- Title(参考訳): 数学者のためのデータ倫理に関する非専門家の紹介
- Authors: Mason A. Porter,
- Abstract要約: データ倫理に関する背景情報と社会的文脈から始めます。
私は、データ倫理、社会、社会的善に関するいくつかの取り組みを、私の自宅や他の施設で簡単に強調します。
次に、研究におけるオープンデータ、研究の複製性、その他の研究における倫理的問題について議論します。
次に、倫理原則、制度審査委員会、および人間のデータの科学的利用に関するいくつかの考察について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: I give a short introduction to data ethics. I begin with some background information and societal context for data ethics. I then discuss data ethics in mathematical-science education and indicate some available course material. I briefly highlight a few efforts -- at my home institution and elsewhere -- on data ethics, society, and social good. I then discuss open data in research, research replicability and some other ethical issues in research, and the tension between privacy and open data and code, and a few controversial studies and reactions to studies. I then discuss ethical principles, institutional review boards, and a few other considerations in the scientific use of human data. I then briefly survey a variety of research and lay articles that are relevant to data ethics and data privacy. I conclude with a brief summary and some closing remarks. My focal audience is mathematicians, but I hope that this chapter will also be useful to others. I am not an expert about data ethics, and this chapter provides only a starting point on this wide-ranging topic. I encourage you to examine the resources that I discuss and to reflect carefully on data ethics, its role in mathematics education, and the societal implications of data and data analysis. As data and technology continue to evolve, I hope that such careful reflection will continue throughout your life.
- Abstract(参考訳): データ倫理について簡単に紹介します。
データ倫理に関する背景情報と社会的文脈から始めます。
次に、数理科学教育におけるデータ倫理について論じ、利用可能な教材を示す。
私は、データ倫理、社会、社会的善に関するいくつかの取り組みを、私の自宅や他の施設で簡単に強調します。
次に、研究におけるオープンデータ、研究の複製性、その他の倫理的な問題、プライバシとオープンデータとコードの緊張、そしていくつかの議論を呼んでいる研究と研究に対する反応について議論します。
次に、倫理原則、制度審査委員会、および人間のデータの科学的利用に関するいくつかの考察について論じる。
それから、データ倫理とデータプライバシに関連するさまざまな研究を短期間調査し、記事を書きます。
簡潔な要約と締めくくりの発言で締めくくります。
私の関心は数学者ですが、この章が他の人にとっても役に立つことを願っています。
私はデータ倫理の専門家ではありません。
データ倫理、数学教育における役割、およびデータとデータ分析の社会的意味について、私が議論しているリソースについて、慎重に検討することをお勧めします。
データと技術が進化し続けるにつれて、このような慎重なリフレクションがあなたの人生を通して続くことを願っています。
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