771A33 · 7,5 hp · Avancerad nivå (A1F) · Computational Social Science
Big data: Sociala processer och etiska frågor
Status okänd
100 %
klarade senaste ordinarie tillfället
ESS2 · 27 jan 2025 · 9 studenter
100 %
klarade de ordinarie tillfällena, alla tillfällen de senaste 5 åren
ESS2 · 56 studenter
Modulen rapporterar bara godkända resultat, så andelen godkända visar inte hur många som inte klarade den.
Ingår i 1 program
Övrigt moment
ESS2 Essä
- A
- B
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 56 studenter
- 100 %9
- 100 %17
- 100 %13
- 100 %17
Senare tillfällen
Inga tillfällen med minst 5 studenter.
- Får B eller A: 100 % (56 studenter)
Övriga moment
Deltentor, inlämningar och laborationer. De ingår inte i siffrorna överst.
Inlämning eller laboration
INL1 Inlämningsuppgift
- P
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 56 studenter
- 100 %9
- 100 %17
- 100 %13
- 100 %17
Senare tillfällen
Inga tillfällen med minst 5 studenter.
Om kursen
Mål
Efter avslutad kurs ska den studerande på avancerad nivå kunna:
- identifiera, undersöka och ta ställning till etiska problem kopplat till användning av stora datamängder i kommersiella och icke-kommersiella sammanhang
- analysera motsättningar eller ömsesidiga fördelar som kan uppstå mellan de som bidrar med digitala data, organisationer som samlar in dessa data och sociala aktörer som använder dessa data som underlag för beslutsfattande
- formulera modeller för socialt beteende som leder till produktion av stora dataregister och interaktion med digitala plattformar som genererar dessa data
- utforma etiska metodramverk för insamling, användning och analys av data
- kritiskt granska användningen av digital ’big data’ i samhällsvetenskaplig analys vad gäller bias, extern validitet, representativitet och relaterade problem
- analysera fallstudier som utforskar samtida problem med insamling, användning och analys av digitala big data
Innehåll
Kursen behandlar etiska och metodologiska frågeställningar i relation till studiet av stora datamängder. Kursen behandlar även de sociala processer och aktörer som interagrerar med digitala plattformar samt producerar och lagrar ’big data’, samt frågor rörande individens integritet, anonymitet och konfidentialitet. Specifika etiska problem som uppstår genom produktion av digitala big data diskuteras, exempelvis representativitet, stickprovsurval, icke-mänskliga aktörer och aktörer med tvivelaktiga avsikter. Även reproduktion av socialt önskvärt beteende genom AI och maskininlärning berörs. Utifrån detta genomförs kritisk granskning av analyser och organisatoriska beslutsprocesser. I kursen undersöks också organisationers motiv för att samla in och använda digitala big data direkt eller indirekt för vinst och beslutsfattande. Dessa frågor undersöks genom aktuella fallstudier.
- Examinator
- Cory Robinson
- Huvudområde
- Computational Social Science