Unterschiede

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--- courses:studierende:l:s-rassismus:arbeitsblatt:ab10-1 [2022/10/26 12:40] – stezi
+++ courses:studierende:l:s-rassismus:arbeitsblatt:ab10-1 [2024/01/26 15:28] (aktuell) – maob
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-===== AB10-1: Neutrale Plattformen? =====
+===== AB11-1: Neutrale Plattformen? =====
-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.
+**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. **
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 **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.**
-  * Suchen Sie den YouTube Kanal „Malenki“. Starten Sie mit dem Video „Multikultipropaganda für Kids“.
+  * 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.
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-**2a) 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.
 **2b) Lesen Sie den Beitrag von Johannes Filter 2020 [[https://netzpolitik.org/2020/warum-automatisierte-filter-rassistisch-sind/|„Warum automatisierte Filter rassistisch sind“]]**
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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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