23,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
12 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Wydaje si¿, ¿e nie ma ko¿ca nadziejom i twierdzeniom dotycz¿cym potencjalnych korzy¿ci p¿yn¿cych z Big Data dla spo¿ecze¿stwa. Zjawisko to wywo¿äo publikacj¿ niezliczonych raportów medialnych i sprzyjäo znacz¿cym badaniom akademickim w ró¿nych dziedzinach. Jednak pomimo tej obfito¿ci literatury, zjawisko Big Data cierpi z powodu znacznych luk badawczych. W szczególno¿ci ostatnio wzros¿o zainteresowanie spo¿ecznymi konsekwencjami Big Data, ze szczególnym uwzgl¿dnieniem potencjäu tego zjawiska do pog¿¿biania nierówno¿ci strukturalnych. Niniejsze badanie oferuje analiz¿ wp¿ywu tego zjawiska na…mehr

Produktbeschreibung
Wydaje si¿, ¿e nie ma ko¿ca nadziejom i twierdzeniom dotycz¿cym potencjalnych korzy¿ci p¿yn¿cych z Big Data dla spo¿ecze¿stwa. Zjawisko to wywo¿äo publikacj¿ niezliczonych raportów medialnych i sprzyjäo znacz¿cym badaniom akademickim w ró¿nych dziedzinach. Jednak pomimo tej obfito¿ci literatury, zjawisko Big Data cierpi z powodu znacznych luk badawczych. W szczególno¿ci ostatnio wzros¿o zainteresowanie spo¿ecznymi konsekwencjami Big Data, ze szczególnym uwzgl¿dnieniem potencjäu tego zjawiska do pog¿¿biania nierówno¿ci strukturalnych. Niniejsze badanie oferuje analiz¿ wp¿ywu tego zjawiska na wykluczenie spo¿eczne i jego potencjä w zakresie szkodliwej dyskryminacji. Przeprowadzaj¿c cz¿¿ciowo ustrukturyzowane wywiady z elitami, niniejszy artyku¿ ma na celu ocen¿ pozornej sprzeczno¿ci mi¿dzy dynamik¿ wykluczenia Big Data a dominuj¿c¿ koncepcj¿ Big Data, która cz¿sto przedstawia to zjawisko jako integracyjne i korzystne dla ogó¿u spo¿ecze¿stwa. W tym celu stara si¿ zbadä, w jaki sposób ci, którzy zajmuj¿ uprzywilejowan¿ pozycj¿ w dziedzinie Big Data, oceniaj¿ wykluczaj¿c¿ dynamik¿ tego zjawiska, a tak¿e krytycznie oceniaj¿ ich zalecenia.
Autorenporträt
Charly Gordon es graduado por Sciences Po Strasbourg y la London School of Economics and Political Science. Durante su estancia en la LSE, su investigación se centró en los temas de la discriminación de datos, el impacto social del análisis predictivo y la responsabilidad algorítmica.