Direkt zum Hauptbereich

#Ethics of #BotDetection

New paper for 2016 #AAAI Spring Symposium in #Stanford

Our article  for #AAAI spring symposium in #Stanford has just been published:
                                               

Abstract:


Social media is increasingly populated with bots. To protect the authenticity of the user-experience machine learning algorithms are used to detect these bots. Ethical dimensions of these methods have not been thoroughly considered, yet. Taking histogram analysis of Twitter users' profile images as example, the paper demonstrates the trade-offs of accuracy, transparency, and robustness. Because there is no general optimum in ethical considerations, these dimensions form a "devil's triangle".


Kommentare

  1. Well Said, you have provided the right info that will be beneficial to somebody at all time. Thanks for sharing your valuable Ideas to our vision.
    Data Science training in Chennai | Data Science Training Institute in Chennai | Data Science Course in Chennai

    AntwortenLöschen
  2. thanks for this excellent article! Just the scripts I've been looking for. a quick question:
    how did you create those beautiful charts/graph in your post? many thanks!!!


    Java training in Chennai | Java training institute in Chennai | Java course in Chennai


    AntwortenLöschen
  3. Its a wonderful post and very helpful, thanks for all this information.
    Data Science Course in Noida

    AntwortenLöschen

Kommentar veröffentlichen

Beliebte Posts aus diesem Blog

Deep-Dive Impfeffektivität: Eine kritische Datenanalyse der RKI-Berechnungen / Teil 1: Die Methode

Die Einschätzung, wie effektiv die COVID-Impfung ist, ist eine der politisch relevantesten Kennzahlen derzeit. Insbesondere für die Einschätzungen der Angemessenheit einr Impfpflicht ist diese Zahl extrem wichtig. In der Vergangenheit hat sich immer wieder gezeigt, dass die Berechnungen des RKI nicht in jeder Hinsicht eindeutig sind, sondern auf vielen Annahmen beruhen, die man auch kritisch hinterfragen kann und muss. Für die politische Datenwissenschaft ist es daher essenziell, diese Berechnungen nachvollziehbar zu machen. In diesem Beitrag wird das methodische Vorgehen des RKI zur Berechnung der Impfeffektivität analysiert. Die Informationen dazu entstammen den RKI-Wochenberichten .  In einem zweiten Teil habe ich die konkreten Berechnungen des RKI so weit wie möglich rekonstruiert und kann daher zeigen, wie stark die Ergebnisse schwanken, wenn Annahmen leicht verändert werden. Meine Erkenntnisse aus der folgenden Analyse: Das RKI verwendet zur Berechnung der Impfeffektivität di...

Der Nutzerismus: Eine Ideologie mit totalitärem Potential

Ich glaube, dass wir derzeit den Aufstieg einer Ideologie erleben, die ich Nutzerismus nennen möchte. Hannah Arendt hat darauf hingewiesen, dass jede Ideologie zu einem totalitaristischen Regime führen kann und es gibt ernste Anzeichen, dass dies auch für den Nutzerismus gilt.  Was ist der Nutzerismus? Wie bei jeder Ideologie ist der Kerngedanke sehr einfach: Im Prinzip gibt es für alle gesellschaftlichen Probleme eine technische Lösung. Leider wenden die Menschen die richtigen Technologien nicht an. Sie nehmen ihre Rolle als Nutzer nicht wahr. Es geht dem Nutzerismus also um das Zusammenspiel von Mensch und Technik, allerdings immer wieder aus der gleichen Perspektive. Die Technik kommt vor als potentielle Lösung eines gesellschaftlichen Problems. Eventuell fehlt die perfekte Lösung noch, aber das ist dann als Auftrag an die Wissenschaft und die Ingenieure zu verstehen. Dieser Technikglaube hat etwas sehr Naives. Er abstrahiert zum Beispiel von allen Interessen, für die Technolog...

#RTutorial: Using R to Harvest the Twitter STREAM API

Initializing the Twitter API In this tutorial, the so called STREAMING-API from Twitter is used. This API provides real-time access to Twitter, so the results are dependent from what is actually going on, right now. Before we start, we have to initialize the Twitter-API. To use the Twitter API, a consumer key and consumer secret is required. Therefore, you have to register as a developer who is creating a Twitter app. Create a Twitter account and then sign in at https://apps.twitter.com/. The account has to be verified with a phone number. This can be done on the Twitter webpage in the account settings. Fill in name, description and any valid URL with leading “http://”. It is important NOT to provide any call-back URL, because otherwise the registration from R will not function. After this, you can see a summary of your newly created app with a link to “manage keys and access tokens”. The consumer key and consumer secret that can be found there have to be copied into the following R-...