社区驱动的技术与社会研究方法 CCC 工作坊报告
计算机与社会
2024-06-13 v1
摘要
基于我们的工作坊活动，我们概述了三种研究可以支持社区需求的方式：(1) 映射玩家和生态系统以及伤害景观；(2) 反编程，即使用社区受监视的同一监视工具来观察正在进行监视的实体，从而有效地保护人们免受监视，同时进行伦理数据收集以衡量这些技术的影响；(3) 采用积极的愿景和工具来实现赋能，使技术带来好而非坏。为了有效地合作开展上述工作，我们概述了七个有效合作的重要机制：(1) 永远不要期望社区成员提供免费劳务；(2) 确保所有合作者的目标一致；(3) 将社区成员提升为领导者；(4) 理解没有任何群体是单一的；(5) 建立共同语言；(6) 从项目初期就透明地讨论组织角色和项目目标；(7) 为伤害提供救济渠道。我们建议任何从事社区基础研究的人：(1) 从社区定义的解决方案开始；(2) 提供数字服务/信息收集机制的替代方案；(3) 禁止有害的自动化系统；(4) 透明地说明任何系统的影响；(5) 最小化和保护数据；(6) 主动证明系统在部署前是安全有益的；(7) 为社区合作伙伴提供资源。我们在报告的推荐部分还为资助机构、学术机构和 individual 研究者提供了具体的建议。
引用
@article{arxiv.2406.07556,
title = {Community Driven Approaches to Research in Technology & Society CCC Workshop Report},
author = {Suresh Venkatasubramanian and Timnit Gebru and Ufuk Topcu and Haley Griffin and Leah Namisa Rosenbloom and Nasim Sonboli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07556},
year = {2024}
}