論文の概要: Dependency, Data and Decolonisation: A Framework for Decolonial Thinking
in Collaborative AI Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03212v2
- Date: Wed, 27 Jul 2022 22:08:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:32:30.833811
- Title: Dependency, Data and Decolonisation: A Framework for Decolonial Thinking
in Collaborative AI Research
- Title(参考訳): 依存性、データ、デコロニゼーション:協調ai研究におけるデコロニアル思考のためのフレームワーク
- Authors: Dennis Reddyhoff
- Abstract要約: 西洋アカデミーの新植民地的、抽出的実践について、簡単な分析を行います。
私は、Decolonial AIプラクティスに関する概念を導入し、それを調査フレームワークとして使用します。
ウガンダのカンパラにおけるAirQoプロジェクトの簡単な事例について紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This essay seeks to tie together thoughts on the political economy of
academia, the inequities in access to the academic means of production and
decolonial practice in data empowerment. To demonstrate this I will provide a
brief analysis of the neo-colonial, extractive practices of the Western
Academy, introduce concepts around decolonial AI practice and then use these to
form an investigative framework. Using this framework, I present a brief case
study of the AirQo project in Kampala, Uganda. The project aims to deploy a
low-cost air pollution sensor network across the city, using machine learning
methods to calibrate these sensors against reference instruments, providing
high-quality air pollution data at a far lower cost.
- Abstract(参考訳): このエッセイは、アカデミアの政治経済、生産の学術的手段へのアクセスの不平等、およびデータのエンパワーメントにおける植民地的実践に関する考えを結びつけようとしている。
これを示すために、西洋アカデミーの新植民地的かつ抽出的実践を簡単に分析し、デコロニアルaiの実践に関する概念を紹介し、それらを調査的枠組みとして使用します。
この枠組みを用いて,ウガンダのカンパラにおけるAirQoプロジェクトの簡単な事例研究を行う。
このプロジェクトの目的は、低コストの大気汚染センサーネットワークを市内に展開することであり、機械学習を使ってこれらのセンサーを基準機器に校正し、高品質の大気汚染データを低コストで提供する。
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