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%T Wie Gesellschaft algorithmischen Entscheidungen auf den Zahn fühlen kann
%A Krafft, Tobias D.
%A Zweig, Katharina A.
%E Mohabbat Kar, Resa
%E Thapa, Basanta E. P.
%E Parycek, Peter
%P 471-492
%D 2018
%K Algorithmisches Entscheidungssystem; Algorithmic Decision Making System; ADM-System
%@ 978-3-9818892-5-3
%> https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-57621-7
%U http://www.oeffentliche-it.de/unberechenbar
%X 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.
%C DEU
%C Berlin
%G de
%9 Sammelwerksbeitrag
%W GESIS - http://www.gesis.org
%~ SSOAR - http://www.ssoar.info