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Anna is 35. After a long day at work, she likes to look for distractions on the Internet, scroll through her messenger messages and social media feeds or order a new book online. She can see what is happening on her screen. Meanwhile, intelligent systems are working in the background, learning from Anna's data tracks. Sometimes that's pretty useful in everyday life. On other days, this has astonishing consequences.

Das Projekt geht der Frage nach, was Künstliche Intelligenz, Algorithmen und Big Data für den Alltag der Individuen bedeutet. Die Funktionsweise dieser digitalen Technologien bleibt aber meist eine Black Box. Es fehlen Informationen, um mündige Entscheidungen treffen zu können. Das Angebot greift Chancen und Risiken dieser Technologien auf und verdeutlicht, inwiefern jede und jeder Einzelne davon betroffen ist. Dazu werden die Alltags-Themen „Wohnen“, „Einkaufen“, „Gesundheit“ und „soziales Leben“ vorgestellt.

Automating NYC is an interactive website created by Harvard graduates to address the lack of public education about automated decision making systems, while also educating New York City residents about the kinds of systems being deployed in their city. The website includes stories, infographics and interactive elements that explain how algorithms are deployed in everyday life and which highlight the real life outcomes that have impacted NYC residents. Also for non-NYC residents a well-made and appealingly designed learning resource.

Automating NYC ist eine interaktive Website, die von Harvard-Absolvent*innen erstellt wurde, um dem Mangel an öffentlicher Aufklärung über automatisierte Entscheidungsfindungssysteme entgegenzuwirken und die Bewohner*innen von New York City über die Datensysteme aufzuklären, die bereits in ihrer Stadt verwendet werden. Die Website enthält Geschichten, Infografiken und interaktive Elemente, die darstellen, wie Algorithmen im täglichen Leben eingesetzt werden, und welche Auswirkungen dies auf die Bewohner*innen von New York City hat. Auch für Nicht-NYC-Bewohner*innen eine gute und ansprechend gestaltete Lernressource.

As part of the BBC's "Behind the Buzzwords" series, this radio feature explores the term "Big Data," its history, its many applications from business to medicine, and finally, Professor Francis Diebold's role in coining the term. The series is produced in collaboration with the British Academy.

Im Rahmen der BBC-Serie "Behind the Buzzwords" geht es in diesem Radio-Feature um den Begriff "Big Data", seine Geschichte, die vielen Anwendungsbereiche von der Wirtschaft bis hin zur Medizin und schließlich die Rolle von Professor Francis Diebold bei der Prägung des Begriffs. Die Serie wird in Zusammenarbeit mit der British Academy produziert.

The website classifies the terms "big data" and "data mining", explains in the form of infographics who collects data and for which occasions it is collected ("Your day in data") and describes useful applications ("automatic detection of credit card theft") and more questionable ones, such as when analysis programs evaluate masses of data and thus endanger privacy and see connections where there are none.

Die Website ordnet die Begriffe „Big Data“ und „Data Mining“ ein, erklärt in Form von Infografiken, wer Daten sammelt und zu welche Anlässen sie gesammelt werden („Dein Tag in Daten“) und beschreibt nützliche Anwendungen („automatische Erkennung von Kreditkartendiebstahl“) und bedenklichere, etwa wenn Analyseprogramme massenhaft Daten auswerten und damit die Privatsphäre gefährden sowie Zusammenhänge sehen, wo keine sind.

An animated introduction to the world of Big Data, benefits and application areas, and ethical issues.

Eine animierte Einführung in die Welt von Big Data, Nutzen und Anwendungsfelder sowie ethische Probleme.

In her radio feature "Big Data - oder die Vermessung des Individuums" (Big Data - or the measurement of the individual) for Bayerischer Rundfunk on January 18, 2019, author Gabriele Knetsch explores the question of whether the dystopia of a Chinese social credit system could also become reality in Germany. She is particularly interested in the intertwining of high-tech companies and state authorities. In her article, Knetsch criticizes the worldwide mania for control and surveillance through the introduction of repressive laws, whose normative power is increased by Big Data and AI. She states that these realities are just being set, and bypass citizens worldwide. According to Knetsch, society should at least know what power its data gives to the powerful. The manuscript of the program is available for download.

In ihrem Radiofeature „Big Data – oder die Vermessung des Individuums“ für den Bayerischen Rundfunk vom 18. Januar 2019 geht die Autorin Gabriele Knetsch der Frage nach, ob die Dystopie eines chinesischen Social Credit Systems auch in Deutschland Realität werden könnte. Dabei gilt ihr Interesse vor allem der Verflechtung von High-Tech-Firmen und staatlichen Behörden. Knetsch kritisiert in ihrem Beitrag den weltweiten Kontroll- und Überwachungswahn durch die Einführung repressiver Gesetze, deren normative Kraft durch Big Data und KI erhöht werde. Sie konstatiert, dass diese Realitäten gerade gesetzt würden und zwar „weltweit an den Bürgern vorbei.“ Nach Knetsch sollte die Gesellschaft zumindest wissen, welche Macht ihre Daten den Mächtigen verleihe. Das Manuskript zur Sendung steht hier zum Download zur Verfügung.

The talk deals with the phenomenon of Big Data and describes the many areas of application in which human behavior is collected, analyzed, classified and sanctioned with recourse to large amounts of data. Big Data is always linked to a goal, such as optimizing economic or political processes, guiding behavior, enabling or closing access points and, if necessary, punishing or rewarding. The more data is collected and processed, the greater the possibility of a judgment based on the virtual representation of a human being.

Der Talk behandelt das Phänomen Big Data und beschreibt die vielen Anwendungsbereiche, in denen unter Rückgriff auf große Datenmengen menschliches Verhalten erhoben, analysiert, eingeordnet und sanktioniert wird. Dabei ist Big Data immer mit einem Ziel verbunden, etwa ökonomische oder politische Prozesse zu optimieren, Verhalten zu lenken und wenn nötig, zu bestrafen oder zu belohnen. Je mehr Daten erhoben und verarbeitet werden, desto größer die Möglichkeit eines Urteils aufgrund der virtuellen Repräsentanz eines Menschen.

In this podcast, physicist Klaus Schmitt provides insights into typical applications of Big Data analysis that are understandable even to non-mathematicians, and uses a car rental company as an example to explain how Big Data-supported purchasing and controlling prediction works.

In dem Podcast gibt der Physiker Klaus Schmitt auch für Nicht-Mathematiker verständliche Einblicke in typische Anwendungsbeispiele der Big Data Analyse und erklärt anhand einer Autovermietung, wie Big Data-gestützte Einkaufs- und Controlling Prediction funktioniert.

The explanatory video shows how much data is generated where, for what purposes it is collected and who benefits from it. However, the areas of application are mentioned only cursorily and the consequences for society are only hinted at.

Das Erklärvideo zeigt, wie viele Daten wo entstehen, zu welchen Zwecken sie erhoben werden und wer von ihnen profitiert. Die Anwendungsgebiete werden aber nur kursorisch erwähnt und die Folgen für die Gesellschaft nur angedeutet.

The article is suitable for teaching in grades 9 to 11 and aims to educate about Big Data scenarios and to discuss possibilities of denial.

Der Beitrag eignet sich für die Thematisierung im Unterricht der Jahrgangsstufen 9 bis 11 und zielt darauf ab, über Big Data-Szenarien aufzuklären und Möglichkeiten der Verweigerung zu diskutieren.



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