Konzepte und Techniken rund um Data-Science-Ethik bilden das zentrale Thema dieses Studienbuchs, geschrieben von David Martens. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die Einblicke in ethische Fragestellungen innerhalb der Data Science gewinnen möchten. Das Buch behandelt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte und legt dabei besonderen Fokus auf Privatsphäre, Diskriminierung und die Erklärbarkeit von Modellen.
Inhalt
Dieses Nachschlagewerk behandelt die zentralen Begriffe der Data-Science-Ethik und zeigt, wie verschiedene Techniken eingesetzt werden können, um ethische Probleme zu verhindern oder zu verringern. Dazu zählen k-Anonymität, Differential Privacy, homomorphe Verschlüsselung und Zero-Knowledge-Beweise zum Schutz der Privatsphäre. Außerdem werden Methoden vorgestellt, um Diskriminierung gegenüber sensiblen Gruppen entgegenzuwirken, sowie verschiedene Explainable-AI-Techniken, die die Transparenz verbessern.
Verschiedene warnende Fallbeispiele veranschaulichen die möglichen negativen Auswirkungen der Data Science, wie rassistische Bots, Zensur in Suchmaschinen, staatliche Hintertüren und Gesichtserkennung. Mithilfe strukturierter Übungen lernt die Leserin bzw. der Leser, ethische Dilemmata gegenüber praktischen Anwendungen abzuwägen.
Produktinformationen
- Autor: David Martens (Professor für Data Science, Universität Antwerpen)
- Verlag: Oxford University Press
- Erscheinungsdatum: 24. März 2022
- Seitenzahl: 272
- ISBN: 9780192847270
- Thema: Digitale und Informationstechnologien: Soziale und ethische Aspekte
- BISAC: COMPUTER / Künstliche Intelligenz / Allgemein