2024-09-27 –, Seminar room I
Language: Deutsch
In diesem interaktiven Workshop möchten wir gemeinsam mit den Teilnehmenden verschiedene Methoden und Ansätze zur Untersuchung und Vermittlung von „Algorithmic Accountability“ erarbeiten.
Die Workshop-Idee entstammt dem Projekt „Digital Humanities Ruhr – Algorithmic Accountability an der TU Dortmund“, das von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert wird. Im Rahmen des Projekts widmen wir uns in der interdisziplinären Hochschullehre der Frage nach der Verantwortung im Zusammenhang mit KI-Systemen und Algorithmen. Studierende aus der Journalistik und Statistik / Data Science bearbeiten gemeinsam Beispiele von „Entscheidungen durch Algorithmen“, indem sie ein Verständnis für die Funktionsweise, Limitationen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Algorithmen aufbauen. Gleichzeitig sollen sie die technischen Hintergründe kommunizieren lernen und dabei insbesondere angemessen auf Fehlvorstellungen oder Berührungsängste eingehen.
Im Workshop greifen wir solche Fragestellungen auf und möchten in Kleingruppen die notwendigen Schritte zur Analyse gesellschaftlich relevanter algorithmischer Systeme, wie beispielsweise Recommender-Systemen, Scoring-Systemen oder lernenden Systemen in sensiblen Bereichen, erarbeiten.
Dabei möchten wir in einem ersten Schritt folgende Fragen thematisieren:
Welche Beispiele gibt es, wie war das Vorgehen?
Welche Herausforderungen gab es dabei und gibt es allgemein?
Was würde ich gerne (anders) machen, was brauche ich dafür?
Was wird benötigt, um Veränderungen umzusetzen?
In einem zweiten Schritt wollen wir beleuchten, wie entsprechende Ergebnisse zielgruppenspezifisch kommuniziert werden sollten.
Dr. Henrike Weinert hat an der Technischen Universität Dortmund Statistik studiert und war im Anschluss wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für mathematische Statistik und industrielle Anwendungen (MSInd), wo sie 2009 promovierte. Nach weiteren vier Jahren an der Fakultät Statistik wechselte sie an das Institut zur Erforschung und Entwicklung des Mathematikunterrichts (IEEM).
Seit Juli 2020 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin am TU Dortmund Center for Data Science and Simulation DoDaS (vormals Dortmund Data Science Center). Dort ist sie Ansprechpartnerin für die Data Literacy Education im Programm Data Competence Network (DaCoNet) und das zugehörige Datenkompetenz-Zertifikat. Im aktuellen Projekt „Digital Humanities Ruhr – Algorithmic Accountability“ widmet sie sich dem Ausbau der Data Literacy Lehre in Richtung Geistes- und Gesellschaftswissenschaften.
Katja Ickstadt (Fakultät Statistik, TU Dortmund) hat Mathematik mit Schwerpunkt Technik an der Technischen Universität Darmstadt studiert und dort 1994 in Mathematik promoviert. Vor der Habilitation in Mathematik an der TU Darmstadt 2001 folgten mehrjährige Auslandsaufenthalte zum Forschen und Lehren an der Universität Basel, der Duke University und der University of North Carolina in Chapel Hill. In ihrer Forschung widmet sich Katja Ickstadt Regressionsmethoden für sehr große, hochdimensionale Daten, räumlichen und räumlich-zeitlichen Modellen für biologische und epidemiologische Fragestellungen, sowie der Analyse von Gausschen Prozessmodellen. Dabei stehen insbesondere Bayesianische Methoden im Vordergrund. Sie ist Vorsitzende der Deutschen Arbeitsgemeinschaft Statistik (DAGStat) und engagiert sich in der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft (IBS-DR). Momentan ist sie zudem Co Editor für Biometrics.