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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