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Original title:
Political Machines: Machine learning for understanding the politics of social machines 
Translated title:
Politische Maschinen: Maschinelles Lernen für das Verständnis von sozialen Maschinen 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Hegelich, Simon (Prof. Dr.) 
Referee:
Hegelich, Simon (Prof. Dr.); Pfeffer, Jürgen (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; POL Politologie 
Keywords:
political data science, recommender systems, algorithmic bias, algorithmic fairness, political communication, microtargeting, social media 
Translated keywords:
Emfehlungssysteme, Algorithmisches Bias, Algorithmische Gerechtigkeit, Microtargeting, Soziale Medien, Political Data Science 
TUM classification:
POL 070d 
Abstract:
This thesis investigates human-algorithm interactions in sociotechnological ecosystems. Specifically, it applies machine learning and statistical methods to uncover political dimensions of algorithmic influence in social media platforms and automated decision making systems. Based on the results, the study discusses the legal, political and ethical consequences of algorithmic implementations. 
Translated abstract:
Diese Arbeit untersucht Mensch-Algorithmen-Interaktionen in sozio-technologischen Ökosystemen. Sie wendet maschinelles Lernen und statistische Methoden an, um politische Dimensionen des algorithmischen Einflusses auf Socialen Medien und automatisierten Entscheidungssystemen aufzudecken. Aufgrund der Ergebnisse diskutiert die Studie die rechtlichen, politischen und ethischen Konsequenzen von algorithmischen Anwendungen. 
Oral examination:
28.05.2020 
File size:
7129558 bytes 
Pages:
158 
Last change:
29.06.2020