Wie unfair ranken Algorithmen des täglichen Hausgebrauchs? Und welchen direkten Einfluss kann das beispielsweise auf den persönlichen Bildungs- und Karriereweg von Einzelnen haben? Und im bigger picture: Auf gesamte Gesellschaften? Kann man Fairness klassifizieren? Und falls ja, welche Überlegungen liegen dem zugrunde? In Folge #69 von „Female Business: Der nushu podcast” gibt es spannende Einblicke in ein höchstaktuelles Thema. Erfahre,
- warum und wie Algorithmen in Rankings diskriminieren und
- wie Unternehmen und Organisationen mehr Fairness in ihrer Datenauswertung herstellen können.
Meike Zehlike ist Informatikerin und KI-Technologie-Beraterin und forschte im Zuge ihrer Doktorarbeit am Max-Planck-Institut in Saarbrücken und an der Humboldt-Universität zu Berlin zu der Frage, wie sich in datengesteuerten Ranking-Modellen eine längst überfällige Fairness herstellen lässt. Fakt ist nämlich, dass Algorithmen aufgrund einer unterrepräsentierten Datenlage von Frauen ein Menge diskriminierende Rankings oder mangelhafte Diagnosen produzieren. Und dies ist übrigens nur einer der negativen Effekte des sogenannten Gender Data Gaps.
Hier kannst du noch tiefer ins Thema einsteigen:
- Buchempfehlung von Meike: Invisible Women von Caroline Criado Perez
- Zeit-Interview mit Meike: „Wir sind keine Einzelfälle“
- Emotion-Artikel zu diesem Thema: Gender Data Gap: Wieso unsere Welt von Männern gemacht ist
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