Suchergebnisse

In her book 'Discriminating Data' (2021), Wendy Chun reveals how polarization is a goal — not an error — within big data and machine learning. These methods, she argues, encode segregation, eugenics, and identity politics through their default assumptions and conditions. Hito Steyerl and Wendy Chun will discuss how can people release themselves from the vice-like grip of discriminatory data and consider alternative algorithms, defaults, and interdisciplinary coalitions in order to desegregate networks. Wendy Hui Kyong Chun is the Canada 150 Research Chair in New Media at Simon Fraser University, and leads the Digital Democracies Institute which was launched in 2019. She studied Systems Design Engineering and English Literature and is author of Control and Freedom (2006), Programmed Visions (2011), and Updating to Remain the Same (2016). Hito Steyerl works as a filmmaker, philosopher, and cultural critic. Her work takes the form of essays, lectures, installations, video, and photography. She is professor for experimental film and video and the co-founder of the Research Center for Proxy Politics at the Berlin University of the Arts. ; Discriminating Data , discussion, ICI Berlin, 15 December 2021, video recording, mp4, 37:51

Das Values in Crisis Projekt nutzte die COVID-19-Pandemie als natürliches Experiment, um zu untersuchen, ob, wie und in welchem Ausmaß sich die moralischen Werte der Menschen als Folge eines einschneidenden Ereignisses von massiver Größenordnung und globalem Ausmaß verändern. In einer Online-Panel-Umfrage (CAWI) wurden Personen ab 16 Jahren in Deutschland und ab 18 Jahren im Vereinigten Königreich in drei verschiedenen Phasen der Pandemie befragt: zu Beginn, ein Jahr später inmitten der Pandemie und zwei Jahre später gegen Ende. Zentrale Themenschwerpunkte waren das physische und psychische Erleben von COVID-19, moralische Werte, Persönlichkeitsmerkmale, soziale Orientierungen und ideologische Einstellungen, ergänzt durch grundlegende soziodemografische Informationen zu Geschlecht, Alter, Bildung, Einkommen, Wohnort, Religion und ethnischer Zugehörigkeit. In der ersten Welle der Datenerhebung wurden Quotenstichproben verwendet. Die Quoten wurden nach Geschlecht, Alter, Bildung und Region für die jeweilige Landesbevölkerung ab 16 Jahren (Deutschland) bzw. ab 18 Jahren (Vereinigtes Königreich) auf der Grundlage der von den nationalen statistischen Ämtern bereitgestellten Informationen festgelegt. Die Stichprobe für Welle 2 besteht ausschließlich aus Teilnehmern der Welle 1: Befragte, die an der ersten Welle teilgenommen haben, wurden erneut kontaktiert und zur Teilnahme an der zweiten Welle ohne quotenbasiertes Screening eingeladen. Die Stichproben für Welle 3 bestehen aus erneut kontaktierten und neu rekrutierten Teilnehmern (Auffrischungsstichprobe). Letztere wurden erst eingeladen, nachdem der Pool der wieder zu kontaktierenden Teilnehmer erschöpft war und einem quotenbasierten Screening unterzogen wurde.