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SoSe 22: Human Centered Data Science

Claudia Müller-Birn

Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

Link zum Kurs auf der HCC-Webseite: https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/Summer-Term-2022/course_human_centered_data_science.html Lesen Sie weiter

Kommentar

In den letzten Jahren hat sich der Bereich Data Science rasant entwickelt, was in erster Linie auf die Fortschritte beim maschinellen Lernen zurückzuführen ist. Diese Entwicklung hat neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von sozialen, wissenschaftlichen und technologischen Bereichen eröffnet. Aus den Erfahrungen der letzten Jahre wird jedoch immer deutlicher, dass die Konzentration auf rein statistische und numerische Aspekte in der Datenwissenschaft weder soziale Nuancen erfasst noch ethische Kriterien berücksichtigt. Der Forschungsbereich der Human-Centered Data Science schließt diese Lücke an der Schnittstelle von Mensch-Computer-Interaktion (HCI), Computer-Supported Cooperative Work (CSCW), Human Computation und den statistischen und numerischen Techniken der Data Science.

Human-Centered Data Science (HCDS) konzentriert sich auf die grundlegenden Prinzipien der Data Science und deren Auswirkungen auf die Menschen, einschließlich der Forschungsethik, des Datenschutzes, der rechtlichen Rahmenbedingungen, des algorithmischen Bias, der Transparenz, Fairness und Accountability, sowie Daten-Provenance, -kuration, -bewahrung und -reproduzierbarkeit, User Experience-Design und (Er)Forschung von großen Datensätzen, Human Computing. Darüber hinaus werden Kompetenzen in der effektiven mündlichen, schriftlichen und visuellen wissenschaftlichen Kommunikation und der gesellschaftlichen Auswirkungen von Data Science vermittelt.

Am Ende des Kurses sind die Studierenden dazu in der Lage:

Methoden des menschenzentrierten Designs in der datenwissenschaftlichen Praxis anzuwenden, unter Berücksichtigung ethischer Belange und Datenschutzanforderungen,
reproduzierbare datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe aufzubauen,
die Begriffe Bias, Fairness, Accountability, Transparency und Explanations zu unterscheiden,
Maßnahmen, Techniken und Frameworks zur menschenzentrierten erklärbaren KI (XAI) anzuwenden,
menschliche Arbeit, z.B. Crowdsourcing, verantwortungsvoll in datenwissenschaftliche Projekte zu integrieren und
datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe durch qualitative Forschungsansätze zu ergänzen.

Am Ende dieses Kurses verstehen die Studierenden die wichtigsten Konzepte, Theorien, Praktiken und verschiedenen Perspektiven, aus denen Daten gesammelt und manipuliert werden können. Darüber hinaus sind die Studierenden in der Lage, die Auswirkungen der aktuellen technologischen Entwicklungen auf die Gesellschaft zu erkennen.

Der Lehrplan dieses Kurses wurde ursprünglich von Jonathan T. Morgan, Cecilia Aragon, Os Keyes und Brock Craft entwickelt. Wir haben den Lehrplan an den europäischen Kontext und unser spezifisches Verständnis des Bereichs angepasst.

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Literaturhinweise

Aragon, Cecilia, et al. "Developing a research agenda for human-centered data science." Proceedings of the 19th ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social ... Lesen Sie weiter

25 Termine

Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung

Do, 16:00 - 18:00 Human Centered Data Science 13 Termine

Do, 21.04.2022 16:00 - 18:00

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Do, 28.04.2022 16:00 - 18:00

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Do, 05.05.2022 16:00 - 18:00

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Do, 12.05.2022 16:00 - 18:00

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Do, 19.05.2022 16:00 - 18:00

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Do, 02.06.2022 16:00 - 18:00

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Do, 09.06.2022 16:00 - 18:00

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Do, 16.06.2022 16:00 - 18:00

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Do, 23.06.2022 16:00 - 18:00

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Do, 30.06.2022 16:00 - 18:00

Human Centered Data Science

Do, 07.07.2022 16:00 - 18:00

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Do, 14.07.2022 16:00 - 18:00

Human Centered Data Science

Do, 21.07.2022 16:00 - 18:00

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Do, 16:00 - 18:00 Human Centered Data Science 12 Termine

Do, 05.05.2022 16:00 - 18:00

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Do, 12.05.2022 16:00 - 18:00

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Do, 19.05.2022 16:00 - 18:00

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Do, 26.05.2022 16:00 - 18:00

Human Centered Data Science

Do, 02.06.2022 16:00 - 18:00

Human Centered Data Science

Do, 09.06.2022 16:00 - 18:00

Human Centered Data Science

Do, 16.06.2022 16:00 - 18:00

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Do, 23.06.2022 16:00 - 18:00

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Do, 30.06.2022 16:00 - 18:00

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Do, 07.07.2022 16:00 - 18:00

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Do, 14.07.2022 16:00 - 18:00

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Do, 21.07.2022 16:00 - 18:00

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Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

Zeit: Do 16:00-18:00

Erster Termin: 21.04.2022

Unterrichtssprache: Deutsch/Englisch

SWS: 2

Teilnehmerzahl: 20

Platzbeschränkung: Ja

Teilnahmepflicht: Nein

Fachsemester: 0

Module zu dieser LV:

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