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数据的社交生活
新课程从事伦理学的学生和数据的社会影响
   


Eden Medina, Assoc Prof of Science, Technology & Society; Sarah Williams, Assoc Prof of Technology & Urban Planning

麦地那是特别精通计算的社会,历史,和伦理方面,威廉姆斯带来了专业知识作为一个练习数据科学家。其多层次的课程旨在培养谁知道如何在负责任的方式使用数据从业人员。


 

在典型的一天在我们的数据饱和的世界,脸谱宣布谁担心隐私会在网上安全的成本计划来加密信使的数据,从儿童福利活动家提示轩然大波。新公司可倾斜,为农民选择Airbnb,使得头条新闻让公众租用农田,同时收集和对土地使用和收益率的跟踪数据的海量大片。特斯拉来下火为隐瞒自动驾驶仪的数据,而美国联邦贸易委员会宣布,2019是在保护消费者隐私创纪录的一年。

鉴于新闻每日雪崩的隐私和安全,数据与社会(sts.005j /11.155j)之间的战争的当代拖船总是以时事的讨论。

36类在MIT-shass,上两个连接的概念数据和社会焦点新的计算和社会浓度之一:数据创建和分析的过程;和道德困惑和政策的真空环境是如何影响数据的社会。

一个完形的方式进行数据

“这个班的目的是从事有关数据的思维麻省理工学院的学生 - 数据创建,数据分析 - 中,不仅是技术上的,也是一个社会的方式,”伊甸园麦地那,科学,技术和社会的副教授,说谁共教班级在今年春天与萨拉·威廉斯,技术和城市规划的一个副教授。

麦地那是特别精通计算的社会,历史,和伦理方面,威廉姆斯带来了专业知识作为一个练习数据科学家。其多层次的课程旨在“培养从业人员谁去想的工作,他们正在做的伦理”,谁知道如何在负责任的方式使用数据。

麦地那和威廉姆斯制作周围正常数据科学项目的生命周期阶段的数据和社会的就职学期,引导学生要考虑项目的事实,比如谁在收集数据,如何在数据被创建,以及它是如何分析的。学生则探索更广泛的问题,包括:如何与所创建的数据的路电源交叉?什么是偏向于数据创造中的作用?什么是知情同意和什么样的角色可能会发挥它成生成数据集,然后最终使用和重用的方式吗?
 



分配IV

第四分配学生们给出covid-19的情况下的数字数据集与其他社会人口信息。他们被要求用数据来回答同样的问题,政策使用相同的数据作为证据的政策两种不同的方式。这个问题 - 在我们哪个城市地区应收到covid-19回收的联邦资金援助。演习的目的是要表明,相同的数据可以有截然不同的结果,这取决于它是如何可视化和解释,使学生在数据的用途更关键看政策的论点。
 

图像如图1所示,以上: 张安推荐的资金给予与谁是65岁及以上的人口比例最高的县。


图像2,如下所示: 莉利亚staszel推荐经费给予县以每未参保人covid案件在人口数量最多



数据收集在日常生活中的影响

随着课程的继续,学生们开始发现因果的罚款线程通常可以在一个纯技术的雷达下滑。数据收集的偏见,例如,可以对世界如何在我们周围构建微妙和阴险的影响;例如,在收集数据的可能进一步的方式预先存在的偏见根植于社会的不平等。数据的收集,汇总和再利用的做法,也可以本作道德实践,如知情同意的挑战。我们如何能够使没有完全了解如何我们的数据可能在未来和使用所带来的后果可以使用一个明智的决定?  

“我已经做了很多技术方面的数据都在我的计算机科学课程,并与工作经历和我的UROP,”达里安bhathena,在其研究涵盖计算机科学与工程,生物医学工程类高级,和城市说:研究和规划。 “作为工程专业的学生,​​我们有时会忘记,是有益的和适用的,所有的技术资料我们学到了在社会中适合作为一个整体。”

数据收集在学生的日常生活中错综复杂的影响 - 从他们在自己的Twitter微博,看到它们如何相互作用与健康跟踪应用程序 - 是前沿和中心类,使课程材料及其影响的个人。

在数据驱动的社会的核心是一个挑战

对于一个作业,学生创作从他们收集到的数据,努力将尽可能中性的可视化,然后写了一篇澳门太阳城他们所作出的决定,包括非技术性的决定,建立数据集,并用它来分析。

一个学生下载了所有她的短信一个星期,试图跟踪天气和短信模式之间的相关性。另一个试图确定哪个MIT宿舍是健康的,在进入饮食数据到程序他们设计。另一名学生试图跟踪她对整个剑桥地区自报的规范自己的用水量。所有的学生跑进假设他们的数据模型 - 例如,多少水是用来洗手或饮食如何随着时间的推移而改变。一个接一个,学生面临的内置,从成为真正中立防止其数据的人决定一个系列。

演习中所示的挑战,在我们的数据驱动型社会的核心:数据容易聚集,但它的意义远远不大容易识别和管理。 “周围很多世界数据决定是我们自己做出的,” Williams说。 “技术更快速地移动比调节即可。”
 


所述计算和社会浓度

扎克 - 约翰逊,一个大二的学生在计算机科学与工程专业,也追求新的计算和社会浓度。他说,他在同时技术和人性化的教学经验是开眼界。 “虽然我学习如何写在我的课程6类的代码,这个类是显示我的代码是如何用来做令人难以置信的好还是不可思议的危害世界。”


 
流利的技术伦理

新的计算和社会浓度,其中的数据和社会是一门核心课程,是跨机构,在计算的新的大学的使命呼应更大的努力的一部分,以使技术如何既形状的整体视图,以及是,世界上的细微差别形,并制定技术伦理研究所宽流畅。   

扎克 - 约翰逊,一个大二的学生在计算机科学与工程专业,也追求新的计算和社会浓度。他说,他在同时技术和人性化的教学经验是开眼界。 “我能看到所有我在现实世界中正在学习中的应用,并获得学习后面我在做什么伦理道德,”他说。 “虽然我学习如何写在我的课程6类的代码,这个类是显示我的代码是如何用来做令人难以置信的好还是不可思议的危害世界。”

在目前的公共健康危机,约翰逊是渴望他的新的见解适用于在使用过程中的最后一个项目这个史无前例的时刻。分配:研究其他国家如何利用数据解决冠状病毒流行以及识别该方法的方面,如果有的话,美国应该采纳。

约翰逊说:“我进入了兴奋,比我通常会具有更大的意义上,这最后的项目。而这门课程的所有题目很有意思,它是特别迷人的,能够应用在危机给我的数据科学的研究时间是什么在世界上发生的事情。”

没有高科技提供更为客观的决定呢?

麦地那,她自己麻省理工学院的STS计划的毕业生(博士'05),留校任教去年七月。在技​​术和人权她目前的研究中心,重点是智利。很多她以前和目前奖学金涉及到人们如何使用数据以技术带来的确定性非常不确定的情况下,如何提高我们的信任和能力,通过社会现实呼应。

“我看(这项研究)作为新兴的人工智能和机器学习问题非常相关的 - 因为我们现在把我们的信仰上构建的大型数据仓库,其决策过程往往不是透明的新的技术系统。我们相信他们能够给我们一个更客观的决定 - 往往无需手段考虑如何硬伤是“客观”的决定可能。什么危害可以从这种做法的结果?”

威廉姆斯的公民数据设计实验室浸入的数据如何被用来暴露,并告知城市政策的问题。在她的书一例 数据动作,她创建了一个模型,以确定在中国城市都建立了,但从来没有人居住。该模型是基于这样的思想:繁荣的社区需要的设施(杂货店和学校) - 在中国很多城市,这些基本的资源根本不存在,因此显示出中国的社交媒体数据,他们的分析“鬼城”。威廉姆斯实验室又进一步将数据可视化,以“地面实况”与中国官员的结果。该方法允许与政府和了解中国的城市空置的现象更准确的模型更坦诚的对话。 

“我们听到了很多澳门太阳城数据如何被用于坏事,这是真实的,但它也可以用来做好事,”反映威廉姆斯。 “像世界上任何东西,数据是一个工具,那工具可用于改善社会,而不是造成伤害。”

基于首届类,威廉姆斯认为,数据和社会正是那种严谨,周到的环境中,这将赋予麻省理工学院的毕业生,帮助他们发展的认识,分析/伦理框架,并在需要的技能,以作为该领域的数据从业人员自觉行动。 “吸引学生跨学科的 - 这就是创新是如何发生的,”她说。 

 

建议链接

伊甸园梅迪纳:STS网页

麦地那解说:在计算和AI人文视角

萨拉·威廉斯:DUSP网页

萨拉·威廉斯:公民数据设计实验室

浓度在计算和社会

在社会,技术和社会MIT的计划

 


故事编写MIT shass通信
院长梅利莎贵族的办公室
编辑和设计总监:埃米莉·希斯坦德
作者:艾莉森拉尼尔,高级副通信
伊甸麦地那照片由Allegra的boverman