Was wir lesen – 04.07.17

Machine Bias

An vielen entscheidenden Stellen unserer Gesellschaft, wie zum Beispiel Gerichten oder Banken, werden automatisierte Datenanalysesysteme genutzt, um Entscheidungen über unser Leben zu treffen. Das dies stark risikobehaftet ist, zeigt eine Recherche von ProPublica: Eine in den USA landesweit genutzte Software soll zukünftige Verbrecher vorhersagen – und ist voreingenommen gegenüber Schwarzen. MIT Technology Review fordert daher, mehr Licht auf Algorithmen zu werfen, damit sie helfen können, Bias zu reduzieren, nicht zu zementieren.

Visualizing Public Transport

Mit der HVV Live Map kann man die öffentlichen Verkehrsmittel in Hamburg überprüfen und sehen, ob Bus, U-Bahn, Zug oder Fähre pünktlich sind. Im Artikel auf Medium hat Franz Neubert aufgeschrieben, wie es zu hvv.live kam, wie die grundlegende Visualisierung implementiert ist und welche raffinierte Optimierung das Team zu bieten hat, um eine zufriedenstellende Benutzererfahrung zu erreichen.

Die Rechenschaftspflicht der Daten

Daten-Praktiker verpflichten sich in den meisten Fällen, Daten nur für einen guten und sozialen Zweck zu verwenden. Um Daten aber auch weiterhin nachhaltig und verantwortungsvoll nutzen zu können, müssen wir einige grundlegende Annahmen in Graubereichen getroffen werden. Ein Text von Danah Boyd über Daten, Fairness, Algorithmen und die Konsequenzen.

Code für Einsteiger

Es klingt ein wenig wie bei McGyver: Statt Breadboard mit eingestecktem Kabel kann man auch mit Papier und Kupferband zum Aufkleben ein Elektroniksystem bauen. Der neue Mikrocontroller „Love to Code“ von Chibitronics verspricht sogar Programmieren ohne extra Software.

Was wir lesen – 04.07.17