Digital Relations – Prädiktion in der algorithmisierten Gesellschaft

Zusammen mit: 

Dr. Simon Egbert (Universität Bielefeld, Moderation), Prof. Dr. Elena Esposito (University of Bielefeld/University of Bologna), Prof. Dr. Susanne Krasmann (Universität Hamburg), Dr. Sarah Brayne (University of Texas in Austin) und Paola Lopez (Universität Wien)

Der Workshop findet bis auf das Gespräch mit Sarah Brayne in deutscher Sprache statt.

Agenda
Donnerstag, 23. September
10:00
10:00
10:00 - 10:30
10:00 - 10:30
10:30 - 11:30
10:30 - 11:30
inkl. Textdiskussion boyd/Crawford (2012) und Critical Questions for Big Data; Kitchin (2017) – Thinking critically about and researching algorithms
11:30 - 12:00
11:30 - 12:00
12:00 - 13:00
12:00 - 13:00
Prof. Dr. Susanne Krasmann (Universität Hamburg)
13:00 - 14:00
13:00 - 14:00
14:00 - 15:00
14:00 - 15:00
Paola Lopez (Universität Wien)
15:00 - 15:30
15:00 - 15:30
15:30 - 16:30
15:30 - 16:30
Paola Lopez (Universität Wien)
16:30 - 16:45
16:30 - 16:45
16:45 - 17:45
16:45 - 17:45
Assistant Prof. Dr. Sarah Brayne (University of Texas in Austin) Junior Prof. Dr. Stefanie Büchner (Leibniz Universität Hannover)
17:45 - 18:30
17:45 - 18:30
Freitag, 24. September
9:30 - 10:00
9:30 - 10:00
10:00 - 11:00
10:00 - 11:00
Dr. Simon Egbert (Universität Bielefeld)
11:00 - 11:30
11:00 - 11:30
11:30 - 12:00
11:30 - 12:00
Dr. Simon Egbert (Universität Bielefeld)
12:00 - 13:00
12:00 - 13:00
13:00 - 14:30
13:00 - 14:30
Prof. Dr. Elena Esposito (University of Bielefeld/University of Modena und Reggio Emilia)
14:30 - 15:00
14:30 - 15:00
15:00 - 16:00
15:00 - 16:00
16:00
16:00

Prädiktive Verfahren üben einen bedeutenden Einfluss in der Gegenwartsgesellschaft aus: Sie sind ein entscheidender Faktor, wenn es um Entscheidungsfindungen, Bewertungsprozesse oder Klassifizierungspraktiken in ebenso zahlreichen wie unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen geht. Seien es beispielsweise recommender-Systeme im Online-Handel bzw. auf digitalen Plattformen, Prognosesoftwares in der Polizeiarbeit, Vorhersagen zu klimatischen Veränderungen, Praktiken des predictive nursing oder der Wirtschaftsprognostik: überall werden algorithmisch mediatisierte Verfahren genutzt, um große Datenmengen nach korrelativen Mustern zu analysieren, die zukünftige Ereignisse und Dynamiken vorherzusagen und mithin futurbezogene actionability zu versprechen.

Obwohl alle der gegenwärtigen Vorhersagemethoden den altbekannten Ansatz teilen, prognostisches Wissen über Musterkennung und Regelmäßigkeitsdetektion in historischen Daten zu kreieren, um aus diesen Erfahrungen zukünftige Entwicklungen zu extrapolieren, signalisieren wachsende Rechenleistungen und die zunehmende Verfeinerung der Prädiktionsmodelle durch machine learning eine epistemische Verschiebung in den Vorhersagepraktiken. Obwohl diese Techniken freilich immer noch auf die Vergangenheit zurückgreifen, versprechen sie, genuin neue Verbindungen in algorithmisch analysierten (vergangenheitsbezogenen) Daten zu finden, die auf korrelativ-assoziativen Logiken beruhen und sich mithin von konventionellen probabilistischen Techniken der prädiktiven Wissensproduktion unterscheiden.

In diesem Workshop sollen ebendiese epistemischen, algorithmisch induzierten Effekte von predictive analytics diskutiert und dabei insbesondere alte und neue Prädiktionspraktiken nebeneinander und gegenüber gestellt werden. Gleichzeitig wollen wir fragen, wie Menschen und Algorithmen im Rahmen von predictive analytics zusammenspielen und wie dies theoretisch wie methodisch analysiert werden kann.    

Der Workshop richtet sich an Forscher*innen aus sozialwissenschaftlichen Disziplinen, die in den beschriebenen Konstellationen tätig sind oder werden wollen, und aus diesen vor allem an Doktorand*innen und Post-Docs.


Weitere Informationen zum Anmeldeverfahren:

Unser Ziel ist es, den Workshop interaktiv zu gestalten. Daher arbeiten wir mit einer begrenzten Teilnehmer*innen-Zahl. Wir schließen die Registrierung am 31.07.2021. Anfang August erhalten Sie eine Information über die Zu- oder Absage. Sollten wir Ihre Anmeldung nicht berücksichtigen können, erhalten Sie einen Platz auf der Liste der Nachrücker*innen.


Der Slot "Author-conversation about ethnographic work on prediction" mit Sarah Brayne wird für ein großes Publikum geöffnet.