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courses:studierende:l:s-rassismus:arbeitsblatt:ab10-1

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-===== AB10-1: Neutrale Plattformen? ===== +===== AB11-1: Neutrale Plattformen? =====
-** +
-__YouTube, die Radikalisierungsmaschine?__**+
  
-**1a) Tragen sie sich in folgendem [[https://docs.google.com/document/d/1bAvnqL5DuQHDl9VOwQ4MxFpmOMySrZ5oEV8XES3D0u0/edit|GoogleDocs]] auf Seite zwei mit ihren Initialen ein.**+**Bearbeiten Sie Aufgabe 1) ODER 2). Tragen Sie sich hierfür in diesem [[https://docs.google.com/document/d/1bAvnqL5DuQHDl9VOwQ4MxFpmOMySrZ5oEV8XES3D0u0/edit|GoogleDocs]] auf Seite zwei mit Ihren Initialen ein. **
  
-Achten Sie darauf dass max. 5 Personen (in Gruppe 1) und maximal 3 Personen (in Gruppe 2) eine Aufgabe bearbeiten:+** 
 +__ 1) YouTube, die Radikalisierungsmaschine?__**
  
  
 +**1a) Erstellen Sie mit Hilfe einer temporären Email-Adresse ([[courses:studierende:l:s-rassismus:material:m10-2|M10-2: Neutrale Plattformen]]) ein neues Benutzerkonto auf YouTube.**
  
-**1b) Erstellen Sie mit Hilfe einer temporären Email-Adresse (M10-1:  Erstellung einer temporären Mailadresse für Social Media-Kanäle) ein neues Benutzerkonto auf YouTube.**+  * Suchen Sie den YouTube Kanal „kulturlabor“. Starten Sie mit dem Video „„Richtig rechte Comics!“. 
 +  * Algorithmus füttern: Lassen Sie die Videos bis zum Ende durchlaufen (gerne „lautlos“ im Hintergrund und über die Woche verteilt). Dann klicken Sie weiter: 1. Klicken Sie auf die erste Empfehlung, 2. Klicken Sie auf die zweite Empfehlung usw. Liken Sie mindestens ein Video davon. Kommentieren Sie mindestens ein Video davon. 
 +  * Algorithmus verfolgen: Dokumentieren Sie Ihren Klickpfad mit Nummer und dem jeweiligen Titel des Videos bis zu Video 8. Dokumentieren Sie ebenfalls, welche Videos Sie liken oder kommentieren.
  
-  * Suchen Sie den YouTube Kanal „Malenki“. Starten Sie mit dem Video „Multikultipropaganda für Kids“. +**1b) Analysieren Sie, welchen Parametern der Empfehlungsalgorithmus gefolgt sein könnte: Warum wurden Ihnen genau diese Videos bzw. Gruppen vorgeschlagen und keine anderen?**
-  * Algorithmus füttern: Lassen Sie die Videos bis zum Ende durchlaufen (auch gerne „lautlos“ im Hintergrund). Dann klicken Sie weiter (1. Klicken Sie auf die erste Empfehlung, 2. Klicken Sie auf die zweite Empfehlung usw.). Liken Sie mindestens ein Video davon. Kommentieren Sie mindestens ein Video davon. +
-  * Algorithmus verfolgen: Dokumentieren Sie ihren Klickpfad mit Nummer und dem jeweiligen Titel des Videos bis zu Video 8. Dokumentieren Sie ebenfalls, welche Videos Sie liken oder kommentieren.+
  
-**1c) Analysieren Sie, welchen Parametern der Empfehlungsalgorithmus gefolgt sein könnte: Warum wurden ihnen genau diese Videos bzw. Gruppen vorgeschlagen und keine anderen?** +**1c) Lesen Sie den Beitrag von Leonhard Dobusch 2019 [[https://netzpolitik.org/2019/radikalisierung-durch-youtube-grosszahlige-studie-zur-empfehlung-rechtsextremer-inhalte/|„Radikalisierung durch YouTube“]]** 
- +
-**1d) Lesen Sie den Beitrag von Leonhard Dobusch 2019 [[https://netzpolitik.org/2019/radikalisierung-durch-youtube-grosszahlige-studie-zur-empfehlung-rechtsextremer-inhalte/|„Radikalisierung durch YouTube“]]** +
  
  
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 ODER ODER
  
-**__Facebook & Twitter: Künstlich? Intelligent? Rassistisch?__** +**__2) Facebook & Twitter: Künstlich? Intelligent? Rassistisch?__**
- +
-**2a) Tragen sie sich in folgendem GoogleDocs auf Seite zwei mit ihren Initialen ein.**  +
- +
-Achten Sie darauf dass max. 5 Personen (in Gruppe 1) und maximal 3 Personen (in Gruppe 2) eine Aufgabe bearbeiten: +
  
-https://docs.google.com/document/d/1bAvnqL5DuQHDl9VOwQ4MxFpmOMySrZ5oEV8XES3D0u0/edit 
  
-**2b) Spielen Sie dieses 10-Minütige Online-Spiel https://www.survivalofthebestfit.com/.** +**2a) Spielen Sie dieses 10-Minütige Online-Spiel [[https://www.survivalofthebestfit.com/ | Link zum Spiel]].** 
  
-Es führt in die Thematik (rassistischer) Diskriminierung durch Künstliche Intelligenz (auch AI / Artificial Intelligence) ein und demonstriert, wie diskriminierend wirkende „bias“ (Neigungen, Vorurteile) sich in Algorithmen einschreibt.+Es führt in die Thematik (rassistischer) Diskriminierung durch Künstliche Intelligenz (auch AI / Artificial Intelligence) ein und demonstriert, wie diskriminierend wirkende „bias“ (Neigungen, Vorurteile) sich in Algorithmen einschreibt. 
  
-**2c) Lesen Sie den kurzen Beitrag von Johannes Filter 2020 [[https://netzpolitik.org/2020/warum-automatisierte-filter-rassistisch-sind/|„Warum automatisierte Filter rassistisch sind“]]** +**2b) Lesen Sie den Beitrag von Johannes Filter 2020 [[https://netzpolitik.org/2020/warum-automatisierte-filter-rassistisch-sind/|„Warum automatisierte Filter rassistisch sind“]]** 
  
-**2d) Schauen sie sich den Ausschnitt des Videos [[https://www.youtube.com/watch?v=flzruiqVsBU|„Das unsichtbare Rassismus-Problem von Twitter und Co.“]] von Minute 07:04 bis Minute 14:08 an.** +**2c) Schauen sie sich den Ausschnitt des Videos [[https://www.youtube.com/watch?v=flzruiqVsBU|„Das unsichtbare Rassismus-Problem von Twitter und Co.“]] von Minute 07:04 bis Minute 14:08 an.** 
  
 Hier werden Erkenntnisse aus mehreren Studien, die rassistische „bias“ in Erkennungsalgorithmen erforschen, zusammengefasst (s. Quellen unten). Hier werden Erkenntnisse aus mehreren Studien, die rassistische „bias“ in Erkennungsalgorithmen erforschen, zusammengefasst (s. Quellen unten).
  
-**2e) Ihre Spielerfahrung und aktuelle Studienergebnisse in Betracht ziehend: Analysieren Sie, wo genau die Ursachen rassistischer Algorithmen liegen.+**2d) Ihre Spielerfahrung und aktuelle Studienergebnisse in Betracht ziehend: Analysieren Sie, wo genau die Ursachen rassistischer Algorithmen liegen.
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-Kayser-Bril (2020). Automated moderation tool from Google rates People of Color and gays as “toxic”. https://algorithmwatch.org/en/story/automated-moderation-perspective-bias/+Kayser-Bril (2020). Automated moderation tool from Google rates People of Color and gays as “toxic”. [[https://algorithmwatch.org/en/story/automated-moderation-perspective-bias/ | Link zum Text]]
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-Davidson et al. (2019). Racial Bias in Hate Speech and Abusive Language Detection Datasets. https://arxiv.org/pdf/1905.12516.pdf+Davidson et al. (2019). Racial Bias in Hate Speech and Abusive Language Detection Datasets. [[https://arxiv.org/pdf/1905.12516.pdf | Link zum PDF]]
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-Sap et al. (2019). The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection. https://homes.cs.washington.edu/~msap/pdfs/sap2019risk.pdf+Sap et al. (2019). The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection. [[https://homes.cs.washington.edu/~msap/pdfs/sap2019risk.pdf | Link zum PDF]]
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courses/studierende/l/s-rassismus/arbeitsblatt/ab10-1.1610626261.txt.gz · Zuletzt geändert: 2021/01/14 13:11 von leofuc