論文の概要: Beyond case studies: Teaching data science critique and ethics through
sociotechnical surveillance studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02420v1
- Date: Wed, 3 May 2023 20:24:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 17:55:17.910491
- Title: Beyond case studies: Teaching data science critique and ethics through
sociotechnical surveillance studies
- Title（参考訳）: 事例研究を超えて:社会技術監視研究を通してデータサイエンス批判と倫理を教える
- Authors: Nicholas Rabb, Desen Ozkan
- Abstract要約: 倫理は、それらが構造的抑圧を強化することを示すアルゴリズムやシステムの批判が増大する中で、データサイエンスの研究、実践、教育にとって緊急の関心事となっている。
我々は、社会技術システムである監視システムの分析を通じて、重要なデータ研究の根底にある社会現象に言及するデータサイエンス倫理コースを設計した。
学生は、彼ら自身の監視システムを調査し、彼らの利益、害、主要な支持者、抵抗する人々を特定するために、批判的な分析スキルを開発しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ethics have become an urgent concern for data science research, practice, and
instruction in the wake of growing critique of algorithms and systems showing
that they reinforce structural oppression. There has been increasing desire on
the part of data science educators to craft curricula that speak to these
critiques, yet much ethics education remains individualized, focused on
specific cases, or too abstract and unapplicable. We synthesized some of the
most popular critical data science works and designed a data science ethics
course that spoke to the social phenomena at the root of critical data studies
-- theories of oppression, social systems, power, history, and change --
through analysis of a pressing sociotechnical system: surveillance systems.
Through analysis of student reflections and final projects, we determined that
at the conclusion of the semester, all students had developed critical analysis
skills that allowed them to investigate surveillance systems of their own and
identify their benefits, harms, main proponents, those who resist them, and
their interplay with social systems, all while considering dimensions of race,
class, gender, and more. We argue that this type of instruction -- directly
teaching data science ethics alongside social theory -- is a crucial next step
for the field.
- Abstract（参考訳）: 倫理は、構造的な抑圧を強化することを示すアルゴリズムやシステムの批判が高まる中で、データサイエンスの研究、実践、教育に緊急の関心事となっている。
データサイエンスの教育者は、これらの批判に答えるカリキュラムを作ろうという欲求が高まっているが、多くの倫理教育は個別化され続けており、特定のケースに焦点を絞っている。
我々は、最も人気のある批判的データサイエンスの著作を合成し、批判的データ研究の根底にある社会現象(抑圧、社会システム、権力、歴史、変化の理論)と対話するデータサイエンス倫理コースを、差し迫った社会技術的システム、監視システムの分析を通して設計した。
学生のリフレクションと最終プロジェクトの分析を通じて,学期が終わる頃には,すべての学生が,自己の監視システムを調査し,自らの利益,損害,主唱者,抵抗者,社会システムとの相互作用を,人種,階級,性別などの次元を考慮しながら特定できる,批判的な分析スキルを身につけたと結論づけた。
この種の教育 -- データサイエンス倫理を社会理論と共に直接教えること -- はこの分野にとって重要な次のステップである。
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