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- Originaltitel:
- Rule(s) of Recommendation
- Originaluntertitel:
- What the making of a recommender system can tell us about the difficult relation between social order and machine learning
- Übersetzter Titel:
- Rule(s) of Recommendation
- Übersetzter Untertitel:
- Was uns die Entstehung eines Empfehlungssystems über das schwierige Verhältnis zwischen sozialer Ordnung und Machine Learning sagen kann.
- Autor:
- Pöchhacker, Nikolaus Helge
- Jahr:
- 2021
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Social Sciences and Technology
- Betreuer:
- Passoth, Jan-Hendrik (Priv.-Doz. Dr.)
- Gutachter:
- Passoth, Jan-Hendrik (Priv.-Doz. Dr.); Ziewitz, Malte (Prof. Dr.); Maasen, Sabine (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- SOZ Soziologie
- Stichworte:
- Algorithms, Machine Learning, Social Order, Power, ANT, Software Studies
- Übersetzte Stichworte:
- Algorithmen, Machine Learning, Soziale Ordnung, Macht, ANT, Software Studies
- TU-Systematik:
- TEC 006
- Kurzfassung:
- Algorithms and AI systems are becoming increasingly important actors in contemporary societies. Drawing from Science and Technology Studies, media theory, and computer science and based on ethnographic research I describe the development of a machine learning powered recommender system in a public broadcaster. The study shows that the projects for the practical implementation of AI negotiates different social orderings with each other, enabling and limiting algorithmic power at the same time.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Algorithmen und KI-Systeme werden zu immer wichtigeren gesellschaftlichen Akteuren. Ausgehend von STS, Medientheorie und Informatik und basierend auf ethnographischer Forschung beschreibe ich die Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Empfehlungssystems in einer ÖR Rundfunkanstalt. Die Studie zeigt, dass Projekte zur praktischen Umsetzung von KI verschiedene soziale Ordnungen miteinander verhandeln, die die Macht von Algorithmen gleichzeitig ermöglichen und begrenzen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1608953
- Eingereicht am:
- 19.04.2021
- Mündliche Prüfung:
- 28.07.2021
- Dateigröße:
- 2334098 bytes
- Seiten:
- 246
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210728-1608953-1-9
- Letzte Änderung:
- 28.02.2022
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2021Integrated Research CentersMunich Center for Technology in Society (MCTS)
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Social Sciences and Technology