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@incollection{ Krafft2018,
 title = {Wie Gesellschaft algorithmischen Entscheidungen auf den Zahn fühlen kann},
 author = {Krafft, Tobias D. and Zweig, Katharina A.},
 editor = {Mohabbat Kar, Resa and Thapa, Basanta E. P. and Parycek, Peter},
 year = {2018},
 booktitle = {(Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft},
 pages = {471-492},
 address = {Berlin},
 publisher = {Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Kompetenzzentrum Öffentliche IT (ÖFIT)},
 isbn = {978-3-9818892-5-3},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-57621-7},
 abstract = {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.},
 keywords = {Algorithmus; algorithm; Automatisierung; automation; Bundesrepublik Deutschland; Federal Republic of Germany; Digitalisierung; digitalization; Entscheidungsfindung; decision making; Entscheidungsprozess; decision making process; Personalisierung; personalization; Suchmaschine; search engine; Soziale Medien; social media; Prognoseverfahren; forecast procedure; Transparenz; transparency; Verhaltensprognose; behavior prognosis; soziales Problem; social problem}}