論文の概要: African Data Ethics: A Discursive Framework for Black Decolonial Data Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16043v1
- Date: Sat, 22 Feb 2025 02:34:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:56:33.036149
- Title: African Data Ethics: A Discursive Framework for Black Decolonial Data Science
- Title（参考訳）: African Data Ethics: Black Decolonial Data Scienceのための差別的フレームワーク
- Authors: Teanna Barrett, Chinasa T. Okolo, B. Biira, Eman Sherif, Amy X. Zhang, Leilani Battle,
- Abstract要約: 本稿では,アフリカ奨学金の学際的コーパスによって通知されるアフリカにおけるデータ倫理の枠組みについて述べる。
我々の枠組みは、アフリカを反黒人主義とアルゴリズム的植民地主義に挑戦するための重要な場所として強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.599648076585606
- License:
- Abstract: Most artificial intelligence (AI) and other data-driven systems (DDS) are created by and for the benefit of global superpowers. The shift towards pluralism in global data ethics acknowledges the importance of including perspectives from the Global Majority to develop responsible data science (RDS) practices that mitigate systemic harms inherent to the current data science ecosystem. African practitioners, in particular, are disseminating progressive data ethics principles and best practices for identifying and navigating anti-blackness, colonialism, and data dispossession in the data science life cycle. However, their perspectives continue to be left at the periphery of global data ethics conversations. In an effort to center African voices, we present a framework for African data ethics informed by an interdisciplinary corpus of African scholarship. By conducting a thematic analysis of 47 documents, our work leverages concepts of African philosophy to develop a framework with seven major principles: 1) decolonize & challenge internal power asymmetry, 2) center all communities, 3) uphold universal good, 4) communalism in practice, 5) data self-determination, 6) invest in data institutions & infrastructures and 7) prioritize education & youth. We compare a subset of six particularist data ethics frameworks against ours and find similar coverage but diverging interpretations of shared values. We also discuss two case studies from the African data science community to demonstrate the framework as a tool for evaluating responsible data science decisions. Our framework highlights Africa as a pivotal site for challenging anti-blackness and algorithmic colonialism by promoting the practice of collectivism, self-determination, and cultural preservation in data science.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの人工知能(AI)と他のデータ駆動システム(DDS)は、地球規模の超大国の利益のために作られています。
グローバルデータ倫理における多元主義へのシフトは、現在のデータサイエンスエコシステムに固有のシステム的害を緩和する責任あるデータサイエンス(RDS)の実践を開発するために、グローバルマジョリティからの視点を含めることの重要性を認識している。
特にアフリカの実践者は、データサイエンスのライフサイクルにおけるアンチブラックネス、植民地主義、データディスポッションの特定とナビゲートのための進歩的なデータ倫理原則とベストプラクティスを広めている。
しかし、それらの視点は、グローバルなデータ倫理に関する議論の周辺に残されたままである。
アフリカ人の声を集中させるため,アフリカ奨学金の学際コーパスによって情報提供されるアフリカ人のデータ倫理の枠組みを提示する。
47の文書のテーマ分析を行うことで、アフリカ哲学の概念を活用して7つの主要な原則を持つ枠組みを開発する。
1)非植民地化と内部パワー非対称性への挑戦
2)全地域を中心とする。
3) 普遍的利益を掲げる。
4) 実践における共産主義
5) データの自己決定
6)データ機関・インフラへの投資
7) 教育と青春を優先する。
我々は6つの特殊主義データ倫理フレームワークのサブセットを我々のものと比較し、同様のカバレッジを見出すが、共有値の解釈は多様化する。
また、アフリカデータサイエンスコミュニティによる2つのケーススタディを議論し、責任あるデータサイエンス決定を評価するためのツールとして、このフレームワークを実証する。
我々の枠組みは、データサイエンスにおける収集主義、自己決定、文化的保存の実践を促進することによって、アフリカを反黒人とアルゴリズム的植民地主義に挑戦するための重要な場所として強調している。
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