論文の概要: Community Driven Approaches to Research in Technology & Society CCC Workshop Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07556v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 15:04:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 08:00:19.017350
- Title: Community Driven Approaches to Research in Technology & Society CCC Workshop Report
- Title（参考訳）: コミュニティ主導による技術・社会CCCワークショップ報告
- Authors: Suresh Venkatasubramanian, Timnit Gebru, Ufuk Topcu, Haley Griffin, Leah Namisa Rosenbloom, Nasim Sonboli,
- Abstract要約: 研究は、プレイヤーとエコシステムの両方のエコシステムをマッピングし、景観を傷つけることで、コミュニティのニーズをサポートすることができる。
カウンター・プログラミングは、コミュニティが監視を行う組織を監視するのと同じ監視ツールを使用する。
上記の方向を効果的に協調するために,効果的なコラボレーションのための7つの重要なメカニズムを概説した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.54214956543934
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Based on our workshop activities, we outlined three ways in which research can support community needs: (1) Mapping the ecosystem of both the players and ecosystem and harm landscapes, (2) Counter-Programming, which entails using the same surveillance tools that communities are subjected to observe the entities doing the surveilling, effectively protecting people from surveillance, and conducting ethical data collection to measure the impact of these technologies, and (3) Engaging in positive visions and tools for empowerment so that technology can bring good instead of harm. In order to effectively collaborate on the aforementioned directions, we outlined seven important mechanisms for effective collaboration: (1) Never expect free labor of community members, (2) Ensure goals are aligned between all collaborators, (3) Elevate community members to leadership positions, (4) Understand no group is a monolith, (5) Establish a common language, (6) Discuss organization roles and goals of the project transparently from the start, and (7) Enable a recourse for harm. We recommend that anyone engaging in community-based research (1) starts with community-defined solutions, (2) provides alternatives to digital services/information collecting mechanisms, (3) prohibits harmful automated systems, (4) transparently states any systems impact, (5) minimizes and protects data, (6) proactively demonstrates a system is safe and beneficial prior to deployment, and (7) provides resources directly to community partners. Throughout the recommendation section of the report, we also provide specific recommendations for funding agencies, academic institutions, and individual researchers.
- Abstract（参考訳）: ワークショップ活動に基づき,(1)プレイヤーと生態系の生態系のマッピング,(2)コミュニティが監視を行う組織を観察し,監視から効果的に保護し,倫理的データ収集を実施し,これらの技術の影響を計測し,テクノロジーが害ではなく利益をもたらすためのポジティブなビジョンとツールを整備する,という3つの方法について概説した。
1) コミュニティメンバの無償労働を期待せず,(2) コミュニティメンバの指導的地位の向上,(4) コミュニティメンバの指導的地位の向上,(4) 共通の言語を確立すること,(6) プロジェクトの組織的役割と目標を最初から透過的に議論すること,(7) 害のリコースを可能にすること。
コミュニティベースの研究に携わる者は,(1)コミュニティ定義のソリューションから始めること,(2)デジタルサービス・情報収集の代替手段を提供すること,(3)有害な自動化システムを禁止すること,(4)システムへの影響を透過的に報告すること,(5)データを最小限にし,保護すること,(6)デプロイ前にシステムが安全で有益なことを積極的に示すこと,(7)コミュニティパートナに直接リソースを提供すること,などを推奨する。
報告書のレコメンデーションセクションを通じて、資金調達機関、学術機関、個人研究者に対して、具体的なレコメンデーションを提供する。
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