Ausschlüsse und ungleiche Auswirkungen von Big Data - Gordon, Charly
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Die potenziellen Vorteile von Big Data für die Gesellschaft wurden mit scheinbar endlosen Hoffnungen und Behauptungen bedacht. Das Phänomen hat zu unzähligen Medienberichten geführt und bedeutende akademische Forschungen in verschiedenen Bereichen angeregt. Trotz dieser Fülle an Literatur weist das Phänomen Big Data jedoch erhebliche Forschungslücken auf. Insbesondere in jüngster Zeit wächst das Interesse an den sozialen Folgen von Big Data, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf dem Potenzial des Phänomens zur Verschärfung struktureller Ungleichheiten liegt. Diese Studie untersucht die…mehr

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Produktbeschreibung
Die potenziellen Vorteile von Big Data für die Gesellschaft wurden mit scheinbar endlosen Hoffnungen und Behauptungen bedacht. Das Phänomen hat zu unzähligen Medienberichten geführt und bedeutende akademische Forschungen in verschiedenen Bereichen angeregt. Trotz dieser Fülle an Literatur weist das Phänomen Big Data jedoch erhebliche Forschungslücken auf. Insbesondere in jüngster Zeit wächst das Interesse an den sozialen Folgen von Big Data, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf dem Potenzial des Phänomens zur Verschärfung struktureller Ungleichheiten liegt. Diese Studie untersucht die Auswirkungen des Phänomens im Hinblick auf soziale Ausgrenzung und sein Potenzial für schädliche Diskriminierung. Anhand von halbstrukturierten Interviews mit Eliten versucht dieser Beitrag, den offensichtlichen Widerspruch zwischen der Ausgrenzungsdynamik von Big Data und der vorherrschenden konzeptionellen Projektion von Big Data zu bewerten, die das Phänomen oft als inklusiv und vorteilhaft für die Gesellschaft insgesamt darstellt. Zu diesem Zweck untersucht er, wie diejenigen, die eine privilegierte Position im Bereich Big Data einnehmen, die Ausgrenzungsdynamik des Phänomens bewerten, und setzt sich kritisch mit ihren Empfehlungen auseinander.
Autorenporträt
Charly Gordon è laureato presso Sciences Po Strasbourg e la London School of Economics and Political Science. Durante gli studi alla LSE, la sua ricerca ha affrontato i temi della discriminazione dei dati, dell'impatto sociale dell'analisi predittiva e della responsabilità algoritmica.