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  • Zunehmend treffen algorithmische Entscheidungssysteme (ADM-Systeme) Entscheidungen über Menschen und beeinflussen damit öffentliche Räume oder die gesellschaftlichen Teilhabemöglichkeiten von Individuen; damit gehören derartige Systeme zur öffentlichen IT. Hier zeigen wir, am Beispiel der Analyse von Rückfälligkeitsvorhersagesystemen und dem Datenspende-Projekt zur Bundestagswahl 2017, wie solche Systeme mit Hilfe von Black-Box-Analysen von der Öffentlichkeit untersucht werden können und wo die Grenzen dieses Ansatzes liegen. Insbesondere bei ADM-Systemen der öffentlichen Hand zeigt sich hierbei, dass eine Black-Box-Analyse nicht ausreichend ist, sondern hier ein qualitätsgesicherter Prozess der Entwicklung und Evaluation solcher Systeme notwendig ist. (xsd:string)
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  • 2018 (xsd:gyear)
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  • 2018 (xsd:gyear)
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  • de (xsd:string)
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  • 978-3-9818892-5-3 ()
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  • Wie Gesellschaft algorithmischen Entscheidungen auf den Zahn fühlen kann (xsd:string)
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  • Sammelwerksbeitrag (xsd:string)
  • in_proceedings (en)
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  • (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft (xsd:string)
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  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
  • In: (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, Berlin, 2018, 471-492 (xsd:string)
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  • urn:nbn:de:0168-ssoar-57621-7 ()