Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

1.1: Велика картина

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    53418

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    Світ інформації змінився несподіваними способами за останнє десятиліття. Ці зміни можна пояснити, частково, впливом алгоритмів. На малюнку 1 узагальнено деякі фактори, що сприяють цим змінам.

    clipboard_eca3543ee24775d73290021f7078241d6.png
    Малюнок 1: Життя в епоху алгоритмів: концептуалізація

    Вплив декількох конвергентних технологій і соціальних тенденцій допомагає пояснити, як і чому світ інформації так кардинально змінився. Перелік деяких найбільш значущих з цих технологічних тенденцій показує, як ці зміни впливають на суспільство.

    1. Збір даних відбувається невидимо і постійно. Ми несемо в кишенях комп'ютери, які збирають та обмінюються інформацією про наше повсякденне життя, включаючи те, куди ми їдемо, з ким асоціюємось, які новини привертають нашу увагу та які питання ми задаємо. Ці потоки даних можуть поєднуватися з інформацією від брокерів даних 29 та збирати з наших автомобілів та побутових гаджетів, таких як дитячі монітори, термостати, підключені до Інтернету, холодильники, пилососи та голосові помічники, такі як Alexa, Siri та Google Home. 30
    2. Досягнення в галузі науки про дані дозволяють технологам та системам збирати та обробляти дані в режимі реального часу, швидко та у величезних масштабах (розробка, яку часто називають «великими даними»). 31 Ця обчислювальна здатність швидко співвідносити величезну кількість дрібнозернистих, вичерпних даних, зібраних з численних джерел, відкрила можливості для компаній та дослідників - але також для багатьох ящиків Пандори.
    3. Автоматизовані системи прийняття рішень застосовуються до соціальних установ 32 і процеси 33, які в кращу чи гіршу сторону визначають всілякі речі: хто влаштовується на роботу, іпотеку чи позику, доступ до соціальних послуг, прийом до школи чи освітні послуги.
    4. Машинне навчання (ML) та штучний інтелект (AI), що все частіше використовуються в програмних продуктах, які приймають дуже важливі рішення, часто покладаються на упереджені або неповні набори даних. Системи ШІ «навчені» 34 з використанням існуючих, часто редагованих людиною 35 наборів даних, що означає, що вони можуть вивчати та посилювати упередженість. Це має такі наслідки, як навчання автономних автомобілів уникати пішоходів 36 або рекомендувати тюремне покарання на основі даних системи кримінального правосуддя, яка має історію расової дискримінації. 37
    5. Дезагрегація опублікованої інформації та її перерозподіл через пошукові та соціальні медіа-платформи ускладнює оцінку того, що раніше було різними джерелами, такими як статті, опубліковані в академічному журналі або розповіді в місцевій газеті. Ця дезагрегація призводить до індивідуалізованого представлення інформації, яка сортує результати на основі висновків, зроблених із стежок особистих даних. Ми не всі бачимо однакову інформацію, коли шукаємо, і з відсутнім оригінальним контекстом, неочевидно, звідки вона взялася.
    6. Спостерігався підйом «економіки уваги» або «капіталізму спостереження»: прибуткові галузі збирають «вихлоп даних» з нашої взаємодії з комп'ютерами, щоб персоналізувати результати, прогнозувати та керувати поведінкою, цільовою рекламою, політичними переконаннями та соціальною поведінкою у великих масштабах.
    7. Ці галузі, як видається, мають труднощі передбачити або реагувати на ненавмисні наслідки. Це може бути тому, що на компанії впливають культурні цінності Силіконової долини 38, які, серед іншого, складаються з віри в меритократію, байдужість або незнання перспектив, відмінних від перспектив заможних білих чоловіків, 39 - глобальний охоплення в поєднанні з відсутністю культурних компетентність, 40 і магічне мислення про видатну добро індивідуалізму і свободи слова. 41
    8. Десятиліття консолідації засобів масової інформації, дерегуляції та економічних тенденцій у поєднанні з зростанням платформ соціальних медіа, які призначені для переконання, але не мають етичного обов'язку піклуватися, сприяли виникненню недовіри до усталених традицій знань, таких як журналістика та стипендія, а також глобальна дестабілізація політичних і соціальних інститутів.

    Технічна інфраструктура, яка впливає на те, як ми отримуємо інформацію та формуємо наші знання та переконання, кардинально змінилася способами, які значною мірою невидимі для громадськості - за дизайном. Ми стикаємося з нестачею громадських знань 42 про те, хто має владу над інформаційними системами і як ця влада володіє, прогалиною в розумінні того, що педагоги повинні почати вирішувати. 43 Враховуючи цю морську зміну, питання про те, що означає для студентів бути інформаційною грамотністю сьогодні, і чи знають вони, як працює інформація в епоху алгоритмів, мають першорядне значення.

    Що саме таке інформаційна грамотність?

    clipboard_ea6686f8f1c2e741e708bb0a58d3f2a98.png

    Термін «інформаційна грамотність» іноді помилково поєднується з «бібліотечною інструкцією», але його значення дійсно набагато ширше. Інформаційна грамотність - це колективні зусилля бібліотекарів, медіафахівців, технологів та педагогів у всьому освітньому спектрі. Вона включає в себе елементи медіаграмотності, цифрової грамотності, інформаційної грамотності та критичного мислення.

    Разом, інформаційна грамотність - це інтегрований набір навичок, знань, практик та диспозицій, який готує студентів до відкриття, інтерпретації та створення інформації етично, отримуючи при цьому критичне розуміння того, як інформаційні системи взаємодіють для виробництва та розповсюдження новин, інформації та знання. *

    * Асоціація коледжів та дослідницьких бібліотек (11 січня 2016) розробила «Рамки інформаційної грамотності для вищої освіти», яка пропонує обговорення фрази та окреслює основні поняття для студентів коледжів, http://www.ala.org/acrl/ standards/ilframework

    Посилання

    1. Моллі Вуд (7 березня 2019), «Брокери даних займаються продажем вашої інформації в Інтернеті». Marketplace, www.marketplace. org/2019/03/07/коли це приходить до нав'язливого збору даних-facebook-might-be найменшим з наших проблем-даних-брокерів/
    2. Брюс Шнайєр (2015), Дані та Голіаф: Приховані битви за збір ваших даних та контроль над своїм світом, Нортон.
    3. Для ретельного ознайомлення з взаємозв'язком великих даних зі знаннями див. Роб Кіттін (2014), «Великі дані, нові епістемології та зміни парадигми», Big Data & Society 1 (1), 1-12, DOI: https://doi.org/10.1177/2053951714528481
    4. Дивіться, наприклад, Вірджинія Юбенкс 2018, op. cit.
    5. Доступний вступ до того, як алгоритми впливають на суспільство, можна знайти в Cathy O'Neil 2017, op. cit.
    6. Карен Хао (4 лютого 2019), «Ось як насправді відбувається упередження AI - і чому це так важко виправити», Огляд технології MIT, www. technologyreview.com/s/612876/this-is-how-ai-bias-realy-happensand-wy-its-to-hard-to-fix/
    7. Мері Грей та Сіддхарт Сурі (2019), Робота з привидами: Як зупинити Силіконову долину від побудови нового глобального підкласу, Хоутон Міффлін Харкорт.
    8. Сігал Самуель (6 березня 2019 р.), «Нове дослідження виявляє потенційний ризик для самохідних автомобілів: неможливість виявити темношкірих пішоходів», Vox, https://www.vox.com/future-perfect/2...icle-dark-skin
    9. Стефані Викстра (12 липня 2018), «Чи можна коли-небудь видалити расові упередження з алгоритмів кримінального правосуддя?» Тихоокеанський стандарт, https://psmag.com/ соціальна справедливість/видалення-расово-упередження-з-алгоритму
    10. Еліс Марвік (2013). Оновлення статусу: Знаменитості, реклама та брендинг в епоху соціальних медіа, Yale University Press.
    11. Марі Хікс (2017), Запрограмована нерівність: Як Британія відкинула жінок-технологів і втратила перевагу в обчислювальній техніці, MIT Press; Руха Бенджамін (2019), Гонка за технологією: інструменти аболіціоніста для нового коду Джима, Уайлі.
    12. Олександра Стівенсон (6 Листопад 2018), «Facebook визнає, що він був використаний для розпалювання насильства в М'янмі,» New York Times, далі. ms/2yvao5x
    13. Фред Тернер (2010), Від контркультури до кіберкультури: Стюарт Бранд, мережа всієї Землі та зростання цифрового утопізму, Університет Чикаго Преса; Тімоті Гартон Еш (2016), Вільна мова: десять принципів для пов'язаного світу, Преса Єльського університету.
    14. Наслідки цього нерівного «поділу навчання» досліджуються в Главі 6 Шошана Зубофф (2019), Епоха капіталізму спостереження: боротьба за людське майбутнє на новому кордоні влади, PublicAffairs.
    15. Аннемарі Ллойд (26 вересня 2019), «Переслідування монстра Франкенштейна: інформаційна грамотність у суспільстві чорного ящика», Журнал документації 75 (6), 1475-1485. ІДЕНТИФІКАТОР КОРИСТУВАЧА: DOI.org/10.1108/ЮД-02-2019-0035

    Автори та атрибуція