HjemGrupperSnakMereZeitgeist
Søg På Websted
På dette site bruger vi cookies til at levere vores ydelser, forbedre performance, til analyseformål, og (hvis brugeren ikke er logget ind) til reklamer. Ved at bruge LibraryThing anerkender du at have læst og forstået vores vilkår og betingelser inklusive vores politik for håndtering af brugeroplysninger. Din brug af dette site og dets ydelser er underlagt disse vilkår og betingelser.
Hide this

Resultater fra Google Bøger

Klik på en miniature for at gå til Google Books

Weapons of Math Destruction: How Big Data…
Indlæser...

Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and… (udgave 2017)

af Cathy O'Neil (Forfatter)

MedlemmerAnmeldelserPopularitetGennemsnitlig vurderingOmtaler
1,1256713,133 (3.83)48
Longlisted for the National Book AwardNew York Times Bestseller A former Wall Street quant sounds an alarm on the mathematical models that pervade modern life -- and threaten to rip apart our social fabric We live in the age of the algorithm. Increasingly, the decisions that affect our lives--where we go to school, whether we get a car loan, how much we pay for health insurance--are being made not by humans, but by mathematical models. In theory, this should lead to greater fairness: Everyone is judged according to the same rules, and bias is eliminated. But as Cathy O'Neil reveals in this urgent and necessary book, the opposite is true. The models being used today are opaque, unregulated, and uncontestable, even when they're wrong. Most troubling, they reinforce discrimination: If a poor student can't get a loan because a lending model deems him too risky (by virtue of his zip code), he's then cut off from the kind of education that could pull him out of poverty, and a vicious spiral ensues. Models are propping up the lucky and punishing the downtrodden, creating a "toxic cocktail for democracy." Welcome to the dark side of Big Data. Tracing the arc of a person's life, O'Neil exposes the black box models that shape our future, both as individuals and as a society. These "weapons of math destruction" score teachers and students, sort résumés, grant (or deny) loans, evaluate workers, target voters, set parole, and monitor our health. O'Neil calls on modelers to take more responsibility for their algorithms and on policy makers to regulate their use. But in the end, it's up to us to become more savvy about the models that govern our lives. This important book empowers us to ask the tough questions, uncover the truth, and demand change. -- Longlist for National Book Award (Non-Fiction) -- Goodreads, semi-finalist for the 2016 Goodreads Choice Awards (Science and Technology) -- Kirkus, Best Books of 2016 -- New York Times, 100 Notable Books of 2016 (Non-Fiction) -- The Guardian, Best Books of 2016 -- WBUR's "On Point," Best Books of 2016: Staff Picks -- Boston Globe, Best Books of 2016, Non-Fiction… (mere)
Medlem:adam.rosy
Titel:Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
Forfattere:Cathy O'Neil (Forfatter)
Info:Penguin (2017), Edition: 01, 272 pages
Samlinger:Dit bibliotek
Vurdering:
Nøgleord:to-read

Detaljer om værket

Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy af Cathy O'Neil

Indlæser...

Bliv medlem af LibraryThing for at finde ud af, om du vil kunne lide denne bog.

Der er ingen diskussionstråde på Snak om denne bog.

» Se også 48 omtaler

Engelsk (66)  Italiensk (1)  Hollandsk (1)  Ungarsk (1)  Tysk (1)  Alle sprog (70)
Viser 1-5 af 70 (næste | vis alle)
Highlights some really important issues with current applications of big data, but felt a little one-sided and superficial. ( )
  MysteryTea | Jun 14, 2021 |
In ihrem Buch, das im Original „Weapons of Math Destruction“ heißt, beschreibt die Mathematikerin Cathy O'Neil die wenig segensreichen Aspekte der Nutzung von Big Data. Im Grunde kann ich zwei große Aspekte ausmachen: Zum einen die Entstehung der Daten: Beim Sammeln bzw. auch der Auswahl von Daten kommen natürlich menschliche Fehler, Vorurteile zum Tragen. Es ist ja zudem auch eine Frage, welche Daten überhaupt verfügbar sind. Schwarze Menschen werden beispielsweise höchst signifikant öfter von der Polizei kontrolliert, fallen öfter in die Kriminalstatistik, auch für Bagatelldelikte, wohingegen in weißen Vororten eine ähnliche Form der Kontrolle nicht stattfindet, obwohl es diese Bagatelldelikte genau so gibt. Und die richtig große Kriminalität in Formen und Banken taucht in keiner Statistik auf. Daraus resultiert aber eine Verzerrung in der Kriminalstatistik, in der Prognose von Straftaten, ganz zu schweigen von der Mühe des alltäglichen Lebens unter Generalverdacht.
Welche Daten in große Datenauswertungen fallen, ist ebenfalls oftmals ein Rätsel, so zum Beispiel bei den wirklich extrem wirksamen Uni-Rankings durch amerikanische Medien.
Andererseits ist natürlich die Nutzung der Daten ein ethisches Problem, wie schon bei der obigen Auswertung der Kriminalstatistik deutlich wird, aber zum Beispiel auch bei der Jobsuche – vor allem, wenn es in den Daten namensgleiche und vll, sogar am selben Tag geborene Menschen gibt und Verwechslungen vorkommen.
Die Autorin nennt viele Bereiche, in denen die Big Data als „Weapon of Math Destruction“ wirkt. Bei vielen der Beispiele, die Cathy O'Neil in ihrem Buch schildert, kann man sich zum Glück denken, dass das in Deutschland nicht passieren kann. Und das liegt daran, dass hier doch vieles staatlich reglementiert ist (z.B. das Universitätssystem) – dies an die Adresse derjenigen, die immer von zu vielen Verboten faseln. Wo alles freigegeben ist, gewinnen halt in der Regel nicht die Schwachen. Dennoch sind viele der Beispiele erschreckend plausibel und auch hier möglich und stattfindend. ( )
  Wassilissa | May 7, 2021 |
A könyv címe és az összes fejezetcím vicces szójáték, melyek a mindenhol megjelenő adatbányászat és adatelemzés hátulütőit kapcsolják a háborús retorikához.
A szerző Harvard-on szerzett PhD-t matematikából és komoly programozói gyakorlata van. Ezek alapján tényekkel, egyenletekkel és grafikonokkal alátámasztott érvelésre számítottam.
Ezzel szemben - minden tudományos erénye ellenére - a könyv inkább egy társadalmat felrázni szándékozó, dühös röpiratnak érződött. Ezzel nincs is feltétlenül baj - sőt, tényleg fontos ezen eszközök rejtett, mégis súlyos problémáira felhívni a figyelmet - csak nem erre számítottam és az utóbbi időben kicsit túlteng a demokrata vs republikánus, amerikai belpolitika az életemben (elnökválasztás, plusz Becoming-ot is mostanában olvastam).

O'Neil fő állítása , hogy egy adatelemzésen alapuló algoritmus a demokráciát és az emberi jogokat célzó tömegpusztító fegyverré válhat, ha a következő tulajdonságokkal rendelkezik:
- átláthatatlan,
- skálázható,
- károkozásra képes.

Az első komponens, a megérthetőség/megismerhetőség hiánya azt okozza, hogy a modellben meglévő hibákat, helytelenül használt paramétereket vagy idejétmúlt elemeket nem lehet észlelni és kijavítani. A skálázhatóság segítségével a helyi kis rasszizmusok és részrehajlások hatalmas méretűvé duzzadhatnak és mivel ezek eljárások börtönbe kerülésről, szabadlábra helyezésről, felsőoktatásba jutásról, hitelről döntenek, ezért élet-halál urai, így életeket tehetnek tönkre.

A szerző ezt számtalan példán keresztül mutatja be, kiemelve azokat az egyszerűbb modelleket is, melyek a három tulajdonság egyikének hiányában nem vagy nem ennyire problémásak.
Egyúttal a társadalmi igazságtalanságok szónokaként teljesen jogosan beszél a 2008-as gazdasági válság felelőseinek szinte teljes büntetlenségéről, a feketéket sokkal jobban sújtó igazságszolgáltatásról, az élet minden területén megjelenő célzott, sokszor rossz szándékú marketing okozta károkról.
Azt is hosszan tárgyalja, hogy a "hasonló a hasonlóval" elv alapján sokszor a demokrácia azon alapelveke is sérül, hogy mindenki valós és nem a vélt cselekedetei alapján ítéljünk meg.

Megoldást persze ő sem tud kínálni, a hippokratészi eskühöz hasonló adattudósi fogadalom ötletét nem igazán tudtam komolyan venni.
A záró gondolat mégis reményteli: a XIX. század korán haló bányászgyerekei is túllépett a történelem, bízhatunk benne, hogy a károkozó algoritmusok is morális okokból hasonlóan el fognak tűnni. ( )
  rics | Jan 14, 2021 |
Eye-opening. Must read for anyone working in software or big data. ( )
  pedstrom | Dec 22, 2020 |
$995 mxn
  BIBLIOTECATLACUILO | Dec 17, 2020 |
Viser 1-5 af 70 (næste | vis alle)
ingen anmeldelser | tilføj en anmeldelse

» Tilføj andre forfattere (9 mulige)

Forfatter navnRolleHvilken slags forfatterVærk?Status
Cathy O'Neilprimær forfatteralle udgaverberegnet
Marty, SébastienOversættermedforfatternogle udgaverbekræftet
Villani, CédricForordmedforfatternogle udgaverbekræftet
Du bliver nødt til at logge ind for at redigere data i Almen Viden.
For mere hjælp se Almen Viden hjælpesiden.
Kanonisk titel
Originaltitel
Alternative titler
Oprindelig udgivelsesdato
Personer/Figurer
Vigtige steder
Vigtige begivenheder
Oplysninger fra den engelske Almen Viden Redigér teksten, så den bliver dansk.
Beslægtede film
Priser og hædersbevisninger
Oplysninger fra den engelske Almen Viden Redigér teksten, så den bliver dansk.
Indskrift
Tilegnelse
Oplysninger fra den engelske Almen Viden Redigér teksten, så den bliver dansk.
This book is dedicated to all the underdogs
Første ord
Oplysninger fra den engelske Almen Viden Redigér teksten, så den bliver dansk.
When I was a little girl, I used to gaze at the traffic out the car window and study the numbers on license plate.
Citater
Sidste ord
Oplysninger fra den engelske Almen Viden Redigér teksten, så den bliver dansk.
(Klik for at vise Advarsel: Kan indeholde afsløringer.)
Oplysning om flertydighed
Forlagets redaktører
Bagsidecitater
Originalsprog
Oplysninger fra den engelske Almen Viden Redigér teksten, så den bliver dansk.
Canonical DDC/MDS

Henvisninger til dette værk andre steder.

Wikipedia på engelsk

Ingen

Longlisted for the National Book AwardNew York Times Bestseller A former Wall Street quant sounds an alarm on the mathematical models that pervade modern life -- and threaten to rip apart our social fabric We live in the age of the algorithm. Increasingly, the decisions that affect our lives--where we go to school, whether we get a car loan, how much we pay for health insurance--are being made not by humans, but by mathematical models. In theory, this should lead to greater fairness: Everyone is judged according to the same rules, and bias is eliminated. But as Cathy O'Neil reveals in this urgent and necessary book, the opposite is true. The models being used today are opaque, unregulated, and uncontestable, even when they're wrong. Most troubling, they reinforce discrimination: If a poor student can't get a loan because a lending model deems him too risky (by virtue of his zip code), he's then cut off from the kind of education that could pull him out of poverty, and a vicious spiral ensues. Models are propping up the lucky and punishing the downtrodden, creating a "toxic cocktail for democracy." Welcome to the dark side of Big Data. Tracing the arc of a person's life, O'Neil exposes the black box models that shape our future, both as individuals and as a society. These "weapons of math destruction" score teachers and students, sort résumés, grant (or deny) loans, evaluate workers, target voters, set parole, and monitor our health. O'Neil calls on modelers to take more responsibility for their algorithms and on policy makers to regulate their use. But in the end, it's up to us to become more savvy about the models that govern our lives. This important book empowers us to ask the tough questions, uncover the truth, and demand change. -- Longlist for National Book Award (Non-Fiction) -- Goodreads, semi-finalist for the 2016 Goodreads Choice Awards (Science and Technology) -- Kirkus, Best Books of 2016 -- New York Times, 100 Notable Books of 2016 (Non-Fiction) -- The Guardian, Best Books of 2016 -- WBUR's "On Point," Best Books of 2016: Staff Picks -- Boston Globe, Best Books of 2016, Non-Fiction

No library descriptions found.

Beskrivelse af bogen
Haiku-resume

LibraryThing Early Reviewers Alum

Cathy O'Neil's book Weapons of Math Destruction was available from LibraryThing Early Reviewers.

Sign up to get a pre-publication copy in exchange for a review.

Quick Links

Populære omslag

Vurdering

Gennemsnit: (3.83)
0.5
1 3
1.5
2 9
2.5 5
3 58
3.5 20
4 95
4.5 20
5 48

Er det dig?

Bliv LibraryThing-forfatter.

 

Om | Kontakt | LibraryThing.com | Brugerbetingelser/Håndtering af brugeroplysninger | Hjælp/FAQs | Blog | Butik | APIs | TinyCat | Efterladte biblioteker | Tidlige Anmeldere | Almen Viden | 159,033,682 bøger! | Topbjælke: Altid synlig