SSOAR Logo
    • Deutsch
    • English
  • Deutsch 
    • Deutsch
    • English
  • Einloggen
SSOAR ▼
  • Home
  • Über SSOAR
  • Leitlinien
  • Veröffentlichen auf SSOAR
  • Kooperieren mit SSOAR
    • Kooperationsmodelle
    • Ablieferungswege und Formate
    • Projekte
  • Kooperationspartner
    • Informationen zu Kooperationspartnern
  • Informationen
    • Möglichkeiten für den Grünen Weg
    • Vergabe von Nutzungslizenzen
    • Informationsmaterial zum Download
  • Betriebskonzept
Browsen und suchen Dokument hinzufügen OAI-PMH-Schnittstelle
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Download PDF
Volltext herunterladen

(311.9 KB)

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):
https://doi.org/10.34669/wi.cp/2.11

Export für Ihre Literaturverwaltung

Bibtex-Export
Endnote-Export

Statistiken anzeigen
Weiterempfehlen
  • Share via E-Mail E-Mail
  • Share via Facebook Facebook
  • Share via Bluesky Bluesky
  • Share via Reddit reddit
  • Share via Linkedin LinkedIn
  • Share via XING XING

Big Data: Inequality by Design?

[Konferenzbeitrag]


Dieser Sammelwerksbeitrag gehört zu folgendem Sammelwerk:
Proceedings of the Weizenbaum Conference 2019 "Challenges of Digital Inequality - Digital Education, Digital Work, Digital Life"

Prietl, Bianca

Abstract

This paper proposes to tackle the problem of digital inequality by introducing digital technologies of knowledge generation and decision-making to a feminist critique of rationality that is informed by discourse theory and intersectional perspectives on gender and gendered relations of inequality. T... mehr

This paper proposes to tackle the problem of digital inequality by introducing digital technologies of knowledge generation and decision-making to a feminist critique of rationality that is informed by discourse theory and intersectional perspectives on gender and gendered relations of inequality. Therefore, it takes a closer look at the epistemological foundations of Big Data as one prominent representation of digital technologies. While Big Data and Big Data-based results and decisions are generally believed to be objective and neutral, numeral cases of algorithmic discrimination have lately begged to differ. This paper argues that algorithmic discrimination is neither random nor accidental; on the contrary, it is - amongst others - the result of the epistemological foundation of Big Data - namely: data fundamentalism, post-explanatory anticipatory pragmatics, and anti-political solutionism. As a consequence, a critical engagement with the concepts and premises that become materialized in the design of digital technologies is needed, if they are not to silently (re)produce social inequalities.... weniger

Thesaurusschlagwörter
Erkenntnistheorie; geschlechtsspezifische Faktoren; Intersektionalität; Digitale Spaltung; Digitalisierung; Algorithmus; Foucault, M.; Technikfolgenabschätzung; soziale Ungleichheit; Diskurstheorie

Klassifikation
Technikfolgenabschätzung

Freie Schlagwörter
Big Data; Algorithmic Discrimination; Feminist Critique of Rationality; Epistemology; Intersectionality; Weizenbaum-Institut; Weizenbaum Institute

Titel Sammelwerk, Herausgeber- oder Konferenzband
Proceedings of the Weizenbaum Conference 2019 "Challenges of Digital Inequality - Digital Education, Digital Work, Digital Life"

Konferenz
2. Weizenbaum Conference. Berlin, 2019

Sprache Dokument
Englisch

Publikationsjahr
2019

Erscheinungsort
Berlin

Seitenangabe
10 S.

Status
Erstveröffentlichung; begutachtet (peer reviewed)

Lizenz
Creative Commons - Namensnennung 4.0


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.
 

 


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.