Transparent Data Mining for Big and Small Data

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책 정보

· 제목 : Transparent Data Mining for Big and Small Data (Hardcover, 2017)
· 분류 : 외국도서 > 컴퓨터 > 데이터베이스 관리 > 데이터 마이닝
· ISBN : 9783319540238
· 쪽수 : 215쪽
· 출판일 : 2017-05-15

Part I: Transparent Mining.- Chapter 1: The Tyranny of Data? The Bright and Dark Sides of Data-Driven Decision-Making for Social Good.- Chapter 2: Enabling Accountability of Algorithmic Media: Transparency as a Constructive and Critical Lens.- Chapter 3: The Princeton Web Transparency and Accountability Project.- Part II: Algorithmic solutions.- Chapter 4: Algorithmic Transparency via Quantitative Input Influence.- Chapter 5.- Learning Interpretable Classification Rules with Boolean Compressed Sensing.- Chapter 6: Visualizations of Deep Neural Networks in Computer Vision: A Survey.- Part III: Regulatory solutions.- Chapter 7: Beyond the EULA: Improving Consent for Data Mining.- Chapter 8: Regulating Algorithms Regulation? First Ethico-legal Principles, Problems and Opportunities of Algorithms.- Chapter 9: Algorithm Watch: What Role Can a Watchdog Organization Play in Ensuring Algorithmic Accountability?

저자소개

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메릴랜드 대학의 법학 교수로, 예일 대학 로스쿨 정보사회프로젝트Information Society Project의 제휴 연구원이며, 빅데이터·윤리·사회 협의회Council for Big Data, Ethics, and Society의 회원이다. 저자는 지난 10년 동안 법을 이용해 블랙박스 사회를 더 투명하게 만들 방법을 모색하며 많은 시간을 보냈다. 또한 데이터마이너Data miner가 사람들에 관해 하는 이야기를 당사자들에게 알려주기 위해 ‘공정한 평판 보고’를 제안해왔다. 검색엔진이 개인과 기업을 평가하고 순위를 매기는 방식을 감독하기 위해 ‘연방검색위원회’의 신설을 권하기도 했다. 뿐만 아니라 금융 투명성을 제고하기 위한 몇몇 모임에 아이디어를 제공해왔다. 하버드 대학 출판부에서 출간된 이 책을 통해 저자는 열정적으로 ‘블랙박스 사회’의 뚜껑을 열고 그 내부-금융의 비밀주의부터 신용 평점까지, 검색엔진부터 자동화된 의사 결정까지, 제도상의 투명성부터 정부와 대기업의 유착까지-와 그로 인한 폐해를 폭넓은 이슈들을 아우르면서 파헤칠 뿐만 아니라, 앞으로 우리 사회가 나아가야 할 방향을 제시하고 있다.

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