decoding-inequality-2025
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Keywords
Repository
Basic Info
- Host: GitHub
- Owner: DHBern
- License: agpl-3.0
- Language: Markdown
- Default Branch: main
- Homepage: https://dhbern.github.io/decoding-inequality-2025/
- Size: 27 MB
Statistics
- Stars: 0
- Watchers: 4
- Forks: 1
- Open Issues: 0
- Releases: 2
Topics
Metadata Files
README.md
Decoding Inequality 2025
This repository contains the materials for the course "Decoding Inequality: Kritische Perspektiven auf Machine Learning und gesellschaftliche Ungleichheit" held at the University of Bern in the spring semester 2025. The data in this repository is openly available to everyone and is intended to support reproducible research.
Repository Structure
The structure of this repository is organized as follows:
contents/: Contains all the source material for the course website.sessions/: Holds the Quarto markdown files for each of the 10 course sessions. Each file includes the session plan, learning objectives, and summaries of reading materials.posts/: A directory for student-contributed blog posts.about.qmd: The "About Us" page with information about the instructors.blog.qmd: The page that lists and renders the student blog posts.home.qmd: The main landing page for the course website.interesting-stuff.qmd: A curated list of interesting links and resources.syllabus.qmd: The complete course syllabus, including session dates and reading assignments.bibliography.bib: The central bibliography file for all citations used in the project.
assets/: Contains static assets like images, PDF files for readings, and CSS files..github/: Houses GitHub-specific files, including Actions workflows for automation._site/: The output directory for the rendered Quarto website. This directory is generated automatically._quarto.yml: The main configuration file for the Quarto project, defining the website's structure and rendering options.package.json,pnpm-lock.yaml: Files defining project dependencies and scripts for Node.js.README.md: This file, providing an overview of the project.CHANGELOG.md: A log of all notable changes to the project.LICENSE-*: Files containing the licenses for the code and content.
Data Description
The data in this repository consists of the course materials for "Decoding Inequality." This includes:
- Syllabus and session outlines in Quarto Markdown (
.qmd). - Reading materials and slides in PDF format, located in
assets/files/. - Bibliographic information in
contents/bibliography.bib. - Images and other web assets.
All materials are created and curated by the instructors unless otherwise noted. The content aims to provide a critical perspective on machine learning and its societal impact.
Use
These data are openly available to everyone and can be used for any research or educational purpose. If you use this data in your research, please cite as specified in CITATION.cff. The following citation formats are also available through Zenodo:
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Installation
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Roadmap
- [x] Syllabus with reading list
- [x] Slides for lectures
- [x] Additional resources (e.g., links to papers, blog posts, etc.)
- [x] Blog posts, posters, or other materials produced by students
Contributing
All contributions to this repository are welcome! If you find errors or problems with the data, or if you want to add new data or features, please open an issue or pull request. Please read CONTRIBUTING.md for details on our code of conduct and the process for submitting pull requests.
Versioning
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Authors and acknowledgment
- Digital Humanities University of Bern - Initial work - DHBern
- Rachel Huber - Instructor - HistoRaHub
- Moritz Mähr - Instructor - maehr
See also the list of contributors who contributed to this project.
License
The data in this repository is released under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) License - see the LICENSE-CCBYSA file for details. By using this data, you agree to give appropriate credit to the original author(s) and to indicate if any modifications have been made.
The code in this repository is released under the GNU Affero General Public License v3.0 - see the LICENSE-AGPL file for details. By using this code, you agree to make any modifications available under the same license.
Owner
- Name: DHBern
- Login: DHBern
- Kind: organization
- Repositories: 5
- Profile: https://github.com/DHBern
Citation (CITATION.cff)
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cff-version: 1.2.0
title: >-
Decoding Inequality: Kritische Perspektiven auf Machine
Learning und gesellschaftliche Ungleichheit
message: >-
If you use this dataset, please cite it using the metadata
from this file.
type: dataset
authors:
- given-names: Rachel
family-names: Huber
email: rachel.huber@faculty.unibe.ch
affiliation: University of Bern
orcid: 'https://orcid.org/0000-0001-5875-0208'
- given-names: Moritz
family-names: Mähr
email: moritz.maehr@faculty.unibe.ch
orcid: 'https://orcid.org/0000-0002-1367-1618'
affiliation: University of Bern
identifiers:
- type: doi
value: 10.5281/zenodo.16785207
repository-code: 'https://github.com/DHBern/decoding-inequality-2025/'
url: 'https://dhbern.github.io/decoding-inequality-2025'
abstract: >-
Die kritische Auseinandersetzung mit
Machine-Learning-Systemen und ihren gesellschaftlichen
Auswirkungen ist in der heutigen Zeit von höchster
Relevanz. Während KI-Technologien zunehmend Einzug in alle
Bereiche unseres Lebens halten - von der
Gesundheitsversorgung über die Strafverfolgung bis hin zu
Finanzdienstleistungen und sozialen Medien - wächst auch
ihr Potenzial, bestehende soziale Ungleichheiten zu
verstärken oder sogar neue zu schaffen. Die Fähigkeit,
diese Systeme zu verstehen, ihre Auswirkungen auf bereits
minorisierte Gesellschaftsgruppen kritisch zu hinterfragen
und Lösungen für eine gerechtere Gestaltung zu entwickeln,
ist entscheidend für eine ethisch verantwortungsvolle und
sozial gerechte technologische Zukunft. Dieses Kolloquium
befähigt Studierende, aktiv an dieser wichtigen
gesellschaftlichen Debatte teilzunehmen und trägt zur
Entwicklung von KI-Systemen bei, die das Gemeinwohl
fördern und nicht untergraben.
In diesem Kolloquium untersuchen die Studierenden den
gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Systemen und
dessen Auswirkungen auf gesellschaftliche Ungleichheit.
Der Kurs beleuchtet, wie bewusste und unbewusste
menschliche Verzerrungen und Vorurteile in jeder Phase des
ML-Lebenszyklus eingebettet werden können und wie diese zu
Diskriminierung in verschiedenen gesellschaftlichen
Kontexten führen.
Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der Critical
Algorithm Studies lernen die Studierenden, die ethischen,
politischen, ökologischen und ökonomischen Implikationen
von ML-Technologien zu analysieren. Der Kurs ist entlang
des ML-Lebenszyklus strukturiert:
1. Architekturauswahl: Diskussion verschiedener
ML-Architekturen und ihrer Auswirkungen auf
Modellkapazitäten und \-grenzen. Kritische Betrachtung,
wie architektonische Entscheidungen bestimmte
Voreingenommenheiten einbetten können.
2. Datensammlung: Untersuchung von Datenquellen,
Kuratierungs- und Filterprozessen. Kritische Perspektiven
auf Repräsentationsprobleme, Copyright-Fragen und
Umweltkosten der Datenspeicherung.
3. Training: Technische Aspekte des Trainingsprozesses und
Auswahl von Hyperparametern. Kritische Betrachtung der
Umweltauswirkungen, Arbeitsbedingungen in der KI-Industrie
und Machtkonzentration bei ressourcenstarken
Unternehmen.
4. Anwendung: Analyse verschiedener Anwendungsfälle von
ML-Systemen, Feinabstimmung für spezifische Aufgaben und
Bereitstellungsstrategien. Kritische Diskussion ethischer
Überlegungen, potenzieller Missbrauchsszenarien und Fragen
der Transparenz und Erklärbarkeit.
5. Evaluation und Überwachung: Methoden zur Bewertung von
Modellleistung und Verzerrungen. Kritische Perspektiven
auf die Grenzen aktueller Evaluierungsmetriken.
6. Governance und Regulierung: Diskussion aktueller und
vorgeschlagener Regulierungsrahmen, ethischer Richtlinien
und Herausforderungen bei der Steuerung sich schnell
entwickelnder KI-Technologien.
Durchgehend wird betont, dass die Entwicklung und der
Einsatz von ML-Systemen auch als Geschäftsmodell zu
verstehen sind. Die Studierenden lernen, die kommerziellen
Interessen und wirtschaftlichen Auswirkungen zu
analysieren, die die Gestaltung und den Einsatz dieser
Technologien beeinflussen.
Der Kurs kombiniert theoretische Reflexion mit praktischen
Übungen. Die Studierenden werden sowohl mit den
theoretischen (nicht-mathematischen) Grundlagen des
maschinellen Lernens vertraut gemacht als auch in die Lage
versetzt, kritische Analysen auf Basis aktueller
Forschungsergebnisse durchzuführen und die implikationen
für minorisierte Bevölkerungsgruppen von KI in der
Gesellschaft zu verstehen. Praktische Beispiele,
Fallstudien und Diskussionen aktueller Forschungsarbeiten
werden regelmässig in die Lehrveranstaltung integriert, um
die Verbindung zwischen technologischen Entwicklungen und
ihren gesellschaftlichen Auswirkungen zu verdeutlichen.
keywords:
- Critical Algorithm Studies
- Machine Learning
- Digital Humanities
license: CC-BY-SA-4.0
version: 1.0.0
date-released: '2025-08-09'
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