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Do algorithms dream of fair decisions?
how publics enact algorithmic decision-making in the public employment sector
Fabian Saxinger
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Sozialwissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Science-Technology-Society
Betreuer*in
Sarah Davies
DOI
10.25365/thesis.75275
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-25151.88048.326779-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Durch die Analyse der Frage "Welche Imaginaries über algorithmische Entscheidungsfindungs- und Profiling-Tools existieren in den betroffenen Öffentlichkeiten?" soll diese Arbeit ein Verständnis dafür bieten, wie Profiling Tools in öffentlichen Einrichtungen verstanden und konzeptualisiert werden, aber auch, was diese Vorstellungen für das breite Feld der algorithmischen Entscheidungsfindungs- und Profiling-Tools bedeuten. Unter Verwendung des Konzepts der soziotechnischen und algorithmischen Imaginaries wird in dieser Arbeit analysiert, welche Imaginaries über öffentliche Profiling-Systeme, wie dem AMS algorithmus, in den betroffenen Öffentlichkeiten kursieren. Die Methode, die für diese Arbeit verwendet wurde, ist die der Interviews. Hierbei wurden betroffene Personen, d.h. Stakeholder im Diskurs um die Systeme, aber auch Arbeitssuchenden, befragt. In die Interviews wurde die Methode der Rich Pictures integriert. Eine Methode, bei der die Befragten aufgefordert werden, oft abstrakte Konzepte zu zeichnen. Auch diese wurden dann verwendet, um ein oft nicht greifbares Konzept zu erfassen. Die Arbeit wird zeigen, dass das System selbst immer als Teil eines größeren soziotechnischen Netzwerks verstanden wird. Es fungiert als Accountabilia, als ein Objekt, das die Verantwortung von Actor-Networks auf das technische System verlagert. Durch die entwirren dieser Accountabilia wird gezeigt, dass AMAS ein Konzept ist, das als Signifikant für vorherrschende gesellschaftliche und politische Probleme verwendet wird. Gleichzeitig ist es aber auch eine Verschmelzung dieser Probleme, für die es steht.
Abstract
(Englisch)
Through analysing the question “Which imaginaries around algorithmic decision-making and profiling tools exist in affected publics?” this thesis aims to offer an understanding on how profiling tools in the public sector iareunderstood and conceptualised, but also what these imaginaries mean for the broad field of algorithmic decision-making and profiling tools. In using the concept of sociotechnical- and algorithmic imaginaries, this thesis analyses which imaginaries about a public employment profiling system, such as AMAS, are circulating in affected publics. The method used for this thesis is that of interviewing affected publics, meaning stakeholder in the discourse surrounding the systems but also job-seekers. Incorporated in the interviews was the method of rich pictures, a method where the interviewees are invited to draw oftentimes abstract concepts. These then too were used to grasp an oftentimes intangible concept. The thesis will show that the system itself is always understood as part of a larger sociotechnical network. It acts as accountabilia, an object which shifts the accountability of actor-networks onto the technical system. Through disentangling this accountabilia, it will be shown that AMAS is a concept, which is used as a signifier for prevalent societal and political problems. At the same time, however, it is an amalgamation of these problems it signifies to.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Imaginaries Algorithmen Entscheidungsfindung AMAS
Schlagwörter
(Englisch)
Imaginaries Algorithmen Decsion-Making Co-Production AMAS usees
Autor*innen
Fabian Saxinger
Haupttitel (Englisch)
Do algorithms dream of fair decisions?
Hauptuntertitel (Englisch)
how publics enact algorithmic decision-making in the public employment sector
Paralleltitel (Deutsch)
Träumen Algorithmen von fairen Entscheidungen?
Paralleluntertitel (Deutsch)
wie Öffentlichkeiten algorithmischen Entscheidungsfindungstools im öffentlichen Sektor Bedeutung verleihen
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
106 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Sarah Davies
Klassifikationen
02 Wissenschaft und Kultur allgemein > 02.00 Wissenschaft und Kultur allgemein. Allgemeines ,
02 Wissenschaft und Kultur allgemein > 02.10 Wissenschaft und Gesellschaft ,
02 Wissenschaft und Kultur allgemein > 02.15 Wissenschaftspolitik. Kulturpolitik ,
02 Wissenschaft und Kultur allgemein > 02.20 Wissenschaftsinformation
AC Nummer
AC17086770
Utheses ID
70079
Studienkennzahl
UA | 066 | 906 | |