Критические исследования данных

2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Институт медиа

Когда читается: 3, 4 модуль

Преподаватели: Колозариди Полина Владимировна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 32

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В течение последних пяти лет в НИУ ВШЭ, как и в других ведущих мировых университетах, появляется большое количество образовательных и исследовательских программ, посвящённых работе с данными. В частности, появляется всё больше программ на ФКН, но и не только: многие студенты бакалавриата проходят обучение на программе Data Culture. В рамках программы работа с данными представляется в первую очередь как набор необходимых навыков, которые применяются в отношении конкретного направления в науках, например, в социологии или международных отношениях. Однако, работа с алгоритмами и большими данными — это не только навык, но и новая веха в развитии исследовательских подходов разных наук. В ней есть немало сложных вопросов, этических конфликтов, эпистемологических проблем. Эти проблемы необходимо обсуждать: не существует готовых решений, которые могли бы уместиться в инструкцию. Но задача университета — это не только предложение конкретных решений, но и организация интеллектуально насыщенного диалога по проблемам, важным для науки и общества. Проблема данных — одна из них. В течение тех же пяти лет в обществах разных стран возникают разные соображения по поводу того, как связаны развитие наук о данных и социальная жизнь. Нередко эти соображения становятся опасениями или превращаются в моральную панику (O’Neil, 2017). Так, можно вспомнить многочисленные скандалы, связанные с социальной сетью Facebook, потребностью европейских стран в принятии GDPR, участившиеся разговоры о влиянии алгоритмов на избирательные кампании и ещё пример. Есть и немало сомнений со стороны разных представителей научного сообщества, в крупнейших университетах мира идут курсы, посвящённые этике работы с данными. Сами инициаторы работы с данными понимают, что этот инструмент не является полностью нейтральным и по крайней мере может быть связан с разнообразными и непредсказуемыми последствиями при внедрении и участии в принятии решений. В индустрии также разрабатываются этические элементы профессиональных кодексов, которые могут быть полезными для самих разработчиков. В Европе принят GDPR, ограничивающий возможности сбора пользовательских данных в интернете, в России также происходят обсуждения таких законодательных мер.

Цель освоения дисциплины

Разработать комплексное представление о рисках работы с данными.
Предусмотреть возможные механизмы решения возникающих проблем.
Наладить регулярную дискуссию, которая будет необходима для специалистов в разных областях.
Проработать основные риски работы с данными, этические аспекты и возможности решения проблем, возникающих при работе с данными.

Планируемые результаты обучения

Понимает возможности и ограничения данных, а также способ их производства.
Знает, как данные используются в разных организациях и процессах.
Определяет какие проблемы и конфликты могут окружать сбор и внедрение данных.
Понимает проблему подотчётности данных на конкретных примерах
Занимает позицию в современных дискуссиях о данных
Применяет материалы курса к конкретной сфере своей деятельности

Содержание учебной дисциплины

Производство данных и их эпистемологический статус.
Что такое данные. Как связаны данные и знание. Как связаны данные и реальность. История статистических наблюдений и этических вызовов, связанных с работой с данными. Теории, разрабатывающие этические и политические проблемы при работе с данными. Как устроен процесс сбора и анализа данных с точки зрения разных участников этого процесса. Определение стейкхолдеров и участников процесса сбора данных. Роли разработчика и аналитика при проектировании и выполнении сбора и обработки данных.
Данные в организациях и процессах.
Критический анализ работы с данными в городских, индустриальных проектах, образовании и государственном управлении. Анализ и рассмотрение того, какие данные используются в современных бизнес-процессах, госуправлении, медицине, образовании. История внедрения данных в процессы, «датафикация». Визуализация данных и проблемы визуализации.
Социальные условия и проблемы работы с данными.
Социальные последствиях непродуманной работы с данными в разных сферах. Обзор основных кейсов, в которых проявляются социальные последствия непродуманной работы с данными. Выявление основных правил, которые могут предотвратить подобные кейсы. Обзор инициатив. которые рассматривают эту проблему и предлагают различные решения.
Подотчётность данных и гражданское участие.
Делая данные и алгоритмы подотчетными: изучение и обсуждение мировых практик контроля технических процессов обществом. Обсуждение собственных данных, собранных участниками и постановка проблем для практических занятий.
Политика данных и конфликты, возможные при работе с ними.
Выявление того, как именно собираются данные и на каком этапе заложены возможные конфликты и непредсказуемые социальные последствия. Семинар-игра, на которой участники делятся на разные заинтересованные группы и представляют сценарии сбора и анализа данных и их последствия для этих групп.
Критика и этика данных: разработка сценариев и обсуждение вызовов
Предотвращение проблем с данными и алгоритмами. Заключительное занятие с презентацией карт возможностей и рисков работы с данными для разных стейкхолдеров.

Элементы контроля

Семинары
Автоэтнография
Карта возможностей и рисков
Эссе

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.4 * Карта возможностей и рисков + 0.3 * Автоэтнография + 0.1 * Семинары + 0.2 * Эссе

Программа дисциплины