超越案例研究：通过社会技术监控研究教授数据科学批判与伦理
计算机与社会
2024-12-09 v2
摘要
随着对算法与系统的批判日益增多，并显示出其强化结构性压迫，伦理已成为数据科学研究、实践与教学中紧迫的关注点。数据科学教育者越来越希望制定回应这些批判的课程，然而许多伦理教育仍是个体化的、聚焦于特定案例，或过于抽象而难以应用。我们综合了一些最流行的批判数据科学著作，并设计了一门数据科学伦理课程，通过对一个紧迫的社会技术系统——监控系统的分析，探讨批判数据研究根源处的社会现象：压迫理论、社会系统、权力、历史与变革。通过对学生反思与期末项目的分析，我们确定在学期结束时，所有学生都发展了批判分析技能，使他们能够调查自身的监控系统，并识别其益处、危害、主要支持者、抵抗者及其与社会系统的相互作用，同时考量种族、阶级、性别等维度。我们认为此类教学——直接将数据科学伦理与社会理论一同教授——是该领域关键的下一步。
引用
@article{arxiv.2305.02420,
title = {Beyond case studies: Teaching data science critique and ethics through sociotechnical surveillance studies},
author = {Nicholas Rabb and Desen Ozkan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02420},
year = {2024}
}