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états-unis
Au niveau fédéral, ce problème pourrait être grandement atténué en abolissant le système des collèges électoraux. Ce sont les mathématiques selon lesquelles le gagnant emporte tout d'un état à l'autre qui donnent tellement de pouvoir à une poignée d'électeurs. C'est comme si en politique, comme en économie, nous avions un privilégié de 1%. Et l'argent du 1% financier garantit le micro-ciblage pour sécuriser les votes du 1% politique. En revanche, sans le Collège électoral, chaque vote aurait exactement la même valeur. Ce serait un pas vers la démocratie.
Auteur:
O'Neil Cathy
Années: 1972 -
Epoque – Courant religieux: Récent et libéralisme économique
Sexe: F
Profession et précisions: mathématicienne, data scientist et militante
Continent – Pays: Amérique du nord - Usa
Info:
Weapons of Math Destruction: Comment le Big Data accroît les inégalités et menace la démocratie
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votations
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métadonnées
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propagande ciblée
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élections
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politique
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inégalités
Par sa conception, le monde du Big Data est cloisonné, segmenté et ségrégué de sorte que les personnes qui réussissent, comme moi - les technologues, les Blancs instruits, pour la plupart - bénéficient des grandes données, et ce sont les personnes de l'autre côté du spectre économique, en particulier les personnes de couleur, qui en souffrent. Ils en souffrent individuellement, à des périodes différentes, à des moments divers. Ils n'obtiennent jamais d'explication claire de ce qui leur est réellement arrivé parce que tous ces scores sont secrets et parfois ils ne savent même pas qu'ils sont évalués.
Auteur:
O'Neil Cathy
Années: 1972 -
Epoque – Courant religieux: Récent et libéralisme économique
Sexe: F
Profession et précisions: mathématicienne, data scientist et militante
Continent – Pays: Amérique du nord - Usa
Info:
Source : www.salon.com
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données de masse
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xénophobie
Le racisme, au niveau individuel, peut être considéré comme un modèle prédictif qui tourbillonne dans les esprits de milliards d'êtres humains à travers le monde. Il est construit à partir de données erronées, incomplètes ou généralisées. Qu'elles proviennent de l'expérience ou du ouï-dire, les données indiquent que certaines catégories de personnes se sont mal comportées. Voilà qui génère une prédiction binaire comme quoi toutes les personnes de cette race se comporteront de la même façon. Inutile de dire que les racistes ne passent pas beaucoup de temps à rechercher des données fiables pour former leurs modèles tordus. Et une fois que ce dernier s'est transformé en croyance, il est ancré. Il génère des hypothèses empoisonnées, mais les teste rarement, se contentant plutôt de données qui semblent les confirmer et les renforcer. Par conséquent, le racisme est le plus négligé des modèles prédictifs. Il est alimenté par une collecte de faits et de données hasardeuse et des corrélations fallacieuses, renforcé par les inégalités institutionnelles et pollué par les biais de confirmation.
Auteur:
O'Neil Cathy
Années: 1972 -
Epoque – Courant religieux: Récent et libéralisme économique
Sexe: F
Profession et précisions: mathématicienne, data scientist et militante
Continent – Pays: Amérique du nord - Usa
Info:
Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
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pulsions orientées
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métadonnées
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pouvoir numérique
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technologie
La troisième question concerne la capacité ou non d’un modèle à s’étendre de manière exponentielle. Comme le dirait un statisticien : peut-il changer d’échelle ? Ce n’est pas une chicane de mathématicien : si les ADM* (à l’origine de simples nuisances localisées) peuvent devenir de véritables tsunamis, capables de définir notre existence et d’en fixer les limites, c’est bien à cause de leur échelle. Comme nous l’observerons par la suite, les ADM qui se développent aujourd’hui dans les secteurs des ressources humaines, de la santé et de la banque, pour ne citer que ceux-là, "sont rapidement en train d’établir des normes généralisées qui exercent une autorité proche de celle de la loi." Si l’algorithme d’une banque vous attribue par exemple le profil d’un emprunteur à haut risque, le monde entier vous traitera comme un mauvais payeur – même si cela découle d’un horrible malentendu. Et quand ce modèle change d’échelle, à l’instar de celui des scores de crédit, toute votre vie s’en trouve alors affectée – qu’il s’agisse d’obtenir un appartement, un emploi, ou une voiture pour aller de l’un à l’autre.
Auteur:
O'Neil Cathy
Années: 1972 -
Epoque – Courant religieux: Récent et libéralisme économique
Sexe: F
Profession et précisions: mathématicienne, data scientist et militante
Continent – Pays: Amérique du nord - Usa
Info:
Algorithmes : la bombe à retardement. *systèmes de décision automatisée - algorithmic decision-making
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outil de pouvoir
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conservation
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