Data-gathering, governance, and algorithms : how accountable and transparent practices can mitigate algorithmic threats
Notice bibliographique
Résumé
Corporate use of algorithms for marketing purposes often entails that user data is collected and processed by corporations to influence consumers online. Despite the technological efficiencies that many algorithms provide, algorithms often pose threats to human autonomy and privacy in a consumer context. While algorithms have the capacity to influence individuals and shape their behaviour, human inputs and regulations shape their functions and mandates. Regulatory measures and government legislation are also capable of shaping algorithmic functions, sometimes in ways that mitigate threats to user autonomy and privacy. Many scholars suggest that implementing practices of accountability and transparency into algorithmic regulation can mitigate the threats algorithms pose to society. This Major Research Paper will conceptualize algorithmic threats to user privacy and autonomy, as well as practices of accountability and transparency. A critical analysis of the European Union’s General Data Protection Regulation will assist in recognizing specific practices that are capable of mitigating algorithmic threats to user privacy and autonomy. The analysis and discussion of the GDPR’s potential efficacy will use mutual shaping theory to explore the role legislation plays in the co-evolution of algorithmic technology and society. Key Words: Algorithms, Data-Gathering, Privacy, Autonomy, Accountability, Transparency, General Data Protection Regulation, GDPR, European Union, Mutual Shaping Theory
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,048 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».