Critical Data Studies

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Die Sammlung und Auswertung großer Datenmengen beeinflusst inzwischen alle Bereiche unseres Lebens. Critical Data Studies (CDS) erforschen die kulturellen, ethischen und sozio-technischen Herausforderungen an der Schnittstelle zwischen Informatik, Sozialwissenschaft und Gesellschaft. Die Studierenden erarbeiten kritisch Themen wie Big Data, Datenwissenschaft, Datenethik, Privatsphäre, Fake News, und diskutieren wie Datensysteme und Algorithmen dazu beitragen können, gesellschaftliche Probleme zu lösen.

In diesem Kurs diskutieren wir die Möglichkeiten die eine kritische Perspektive auf unseren Umgang mit (digitalen) Daten bietet. Hierbei spannen wir das Verhältnis zwischen Informatik und Gesellschaft über die Frage nach den Daten-Praktiken auf. Die Arten und Weisen, wie wir Daten sammeln, transformieren, analysieren, und ihnen vertrauen stehen zur Diskussion. Auch Informationsvisualisierung und Modellierung im Kontext des “data driven decision making” werden von einer kritischen Sichtweise beleuchtet: Was sind Daten und was bedeutet deren Zuverlässigkeit? Welche Arten von Fragen können mit datenbasierten Methoden stellen und beantworten? Was sagen uns Daten über die Welt, und wie konstruieren wir Methoden und Modelle um soziale Phänomene zu verstehen oder gar in der Gesellschaft etwas zu verändern?

Der Kurs fand zum ersten Mal 2017 an der TU München, Hochschule für Politik unter der Leitung von Jürgen Pfeffer und Katja Mayer statt und wird seitdem regelmäßig für Studierende der Politikwissenschaften und der Informatik abgehalten.

Header image source: https://www.flickr.com/photos/rh2ox/9990016123 data.path Ryoji.Ikeda

The collection and analysis of large amounts of data is affecting all areas of our lives. Critical Data Studies (CDS) explore the cultural, ethical and socio-technical challenges at the interface between computer science, social science and society. The students work critically on topics such as big data, data science, data ethics, privacy, fake news, and discuss how data systems and algorithms can help solve societal problems.

In this course, we discuss the possibilities that offer a critical perspective on our handling of (digital) data. Here we focus on the relationship between computer science and society on the question of data practices. The ways in which we collect, transform, analyze, and trust data are up for discussion. Information visualization and modeling in the context of "data driven decision making" are also illuminated from a critical point of view: what is data and what does it mean in terms of reliability? Which types of questions can be asked and answered with data-based methods? What do data tell us about the world, and how do we construct methods and models to understand social phenomena or even change something in society?

The course took place for the first time in 2017 at the TU Munich, School of Politics under the direction of Jürgen Pfeffer and Katja Mayer and has since been held regularly for students of political science and computer science.