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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
- Author:
- Papakyriakopoulos, Orestis
- Year:
- 2020
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- 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.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1537582
- Date of submission:
- 03.03.2020
- Oral examination:
- 28.05.2020
- File size:
- 7129558 bytes
- Pages:
- 158
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200528-1537582-1-4
- Last change:
- 29.06.2020
BibTeX