147 測定値

親愛なる市民、私たちはあなたのデータにノイズを追加しました 愛し、政府

長すぎる; 読むには

2020年の米国人口普及は、データを保護するために差異的なプライバシーを採用したが、公衆の信頼を得ることはできなかった。このケース研究は、透明性と参加の努力が価値に焦点を当てて、専門家のガイダンスによって支持されなければならない方法を明らかにし、技術的な開放性だけではない。
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著者:

(1) AMINA A. ABDU、米国ミシガン大学

(2) LAUREN M. CHAMBERS, University of California, Berkeley, USA

(3) DEIRDRE K. MULLIGAN, University of California, Berkeley, USA

(4)ABIGAIL Z. JACOBS、米国ミシガン大学

Authors:

(1) AMINA A. ABDU、米国ミシガン大学

(2) LAUREN M. CHAMBERS, University of California, Berkeley, USA

(3) DEIRDRE K. MULLIGAN, University of California, Berkeley, USA

(4)ABIGAIL Z. JACOBS、米国ミシガン大学

左のテーブル

抽象と1 導入

2.関連する仕事

3.理論的なレンズ

1. Handoff モデル

3.2 境界の物体

4. Theoretical Lenses and 4.1 Handoff Triggers: New technology, new threats, new hype を適用する

4.2 Handoff Components: Shifting Experts, Techniques, and Data (Handoff コンポーネント:専門家、技術、データの転換)

Handoff Modes: Abstraction and Constrained Expertise (Handoffモード:抽象と制限された専門知識)

4.4 Handoff Function: Interrogating the how and 4.5. Transparency Artifacts at the Boundaries: Spaghetti at the Wall (境界線における透明性の芸術品:壁におけるスパゲッティ)

5.Discovering the Stakes of the Handoff(ハンドフの賭け)

5.1 プライバシーは氷山の頂点

5.2 データの有用性

5. 形式主義

4.透明性

5.参加

6. Beyond the Census: Lessons for Transparency and Participation and 6.1 Lesson 1: The handoff lens is a critical tool for surfacing values. 人口普及を超えて:透明性と参加のためのレッスン 6.1 レッスン1:ハンドフレンズは、価値を表面化するための重要なツールです。

6.2 レッスン2:専門家なしのオブジェクトに注意

6.3 レッスン3:透明性と参加は価値観と政策を中心にすべきである

7.結論

8.研究倫理と社会的影響

8.1 倫理的懸念

8.2 ポジション

8.3 不利な影響声明

認定と参照


このような一般的な政府の取り組みは、アルゴリズムテクノロジーの責任ある使用について明らかにし、透明性と公衆の参加が、責任と信頼を維持するための主要なメカニズムとして採用される可能性があります。しかし、実践では、いかなるテクノロジーの採用と使用は、それが埋め込まれている社会的、組織的、政治的文脈を変えています。したがって、透明性と関与の取り組みを有意義で有効な責任化に翻訳するには、これらの転換を考慮しなければなりません。我々は、MulliganとNissenbaumのHandoffモデルとStarとGriesemerの境界のオブジェクトを採用し、そのような転換を明らかにするために、米国統計局の

1 導入

テクノロジーの変化がより公正で、より責任ある、そしてより信頼できるシステムを生み出す方法を理解するためのテクノロジーデータにおけるこのオフィスシステムの可能性に関する最近の作業 [38, 78, 110] 透明性と参加型のデザインは、しばしば学術的作業と政策の両方でこれらの目標を前進させるために提案されている [16, 26, 27, 44, 67]. しかし、学者、批評家、および擁護者は、透明性と参加の複雑さと制限を、特に非批判的に採用された場合に、より広範囲に生み出すことができる方法を理解しようとしています [13, 30, 33, 112]. 私たちは、分散プライバシー(DP)は、統計学的透明性と参加性が信頼性の欠かせないように、


これらの重要な努力にもかかわらず、この新たに発見された透明性は、事務局が生み出そうと望んだ責任と信頼を生み出さなかった(59, 71, 95, 97)。その結果の論争は、その歴史と影響を判断しようとした批判的な学者たちの注目を集めました(18、19、92)。我々はこの文献に基づき、ハンドオフレンズを用いて(90)、我々は、その以前の統計的開示(SDL)方法からDPへの見た目的な技術的移行が、実際には、事務局の方法、専門家、および価値が再構成されるとき、開示回避の機能を変えた方法を分析する。


このケーススタディに基づいて、我々は、Handoffモデルの有用性を示し、重要なアルゴリズム透明性文献からの呼び出しに対応し、文脈における透明性を調べる。


われわれの貢献は3倍である。第一に、我々は、研究者と政策立案者両方にとって重要な関心を有するケースについて新たな洞察を投じた。我々は、DPの採択の中心にある特定の価値決定の説明を提供し、これらの決定にどのように参加が大幅な努力にもかかわらず制限されたかを論じる。第二に、我々は、価値観が透明性と参加のための努力の中心であるべきであると主張し、これらの価値を引き起こすためのHandoffモデルの有用性を示す。最後に、我々は、透明性と参加プロセスにおける専門家の役割を理解する必要性を強調する。文献は透明性と参加のための文書化アーティファクトの開発に焦点を当てている一方で、


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[1] 人口普及局は、米国法第13章に基づいて個人のデータのプライバシーと機密性を保護する義務を負います。

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