Ethical Data Science (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press Inc, New York, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Hardcover. Can data science truly serve the public interest? Data-driven analysis shapes many interpersonal, consumer, and cultural experiences yet scientific solutions to social problems routinely stumble. All too often, predictions remain solely a technocratic instrument that sets financial interests against service to humanity. Amidst a growing movement to use science for positive change, Anne L. Washington offers a solution-oriented approach to the ethical challenges ofdata science.Ethical Data Science empowers those striving to create predictive data technologies that benefit more people. As one of the first books on public interest technology,it provides a starting point for anyone who wants human values to counterbalance the institutional incentives that drive computational prediction. It argues that data science prediction embeds administrative preferences that often ignore the disenfranchised. The book introduces the prediction supply chain to highlight moral questions alongside the interlocking legal and commercial interests influencing data science. Structured around a typical data science workflow, the book systematicallyoutlines the potential for more nuanced approaches to transforming data into meaningful patterns. Drawing on arts and humanities methods, it encourages readers to think critically about the full humanpotential of data science step-by-step. Situating data science within multiple layers of effort exposes dependencies while also pinpointing opportunities for research ethics and policy interventions.This approachable process lays the foundation for broader conversations with a wide range of audiences. Practitioners, academics, students, policy makers, and legislators can all learn how to identify social dynamics in data trends, reflect on ethical questions, and deliberateover solutions. The book proves the limits of predictive technology controlled by the few and calls for more inclusive data science. Amidst a growing movement to use science for positive change, Ethical Data Science offers a solution-oriented approach to the ethical challenges of data science. As one of the first books on public interest technology, it provides a starting point for anyone who wants human values to counterbalance the institutional incentives that drive computational prediction. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780197693025
- Título
- Ethical Data Science (Hardcover)
- Autor
- Anne L. Washington
- Editorial
- Oxford University Press Inc, New York
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0197693024
- ISBN 13
- 9780197693025
Ethical Data Science empowers those striving to create predictive data technologies that benefit more people. As one of the first books on public interest technology, it provides a starting point for anyone who wants human values to counterbalance the institutional incentives that drive computational prediction. It argues that data science prediction embeds administrative preferences that often ignore the disenfranchised. The book introduces the prediction supply chain to highlight moral questions alongside the interlocking legal and commercial interests influencing data science. Structured around a typical data science workflow, the book systematically outlines the potential for more nuanced approaches to transforming data into meaningful patterns. Drawing on arts and humanities methods, it encourages readers to think critically about the full human potential of data science step-by-step. Situating data science within multiple layers of effort exposes dependencies while also pinpointing opportunities for research ethics and policy interventions.
This approachable process lays the foundation for broader conversations with a wide range of audiences. Practitioners, academics, students, policy makers, and legislators can all learn how to identify social dynamics in data trends, reflect on ethical questions, and deliberate over solutions. The book proves the limits of predictive technology controlled by the few and calls for more inclusive data science.
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