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critical-algorithm-studies digitial-humanities
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critical-algorithm-studies digitial-humanities
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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.

GitHub issues GitHub forks GitHub stars Code license Data license DOI

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:

Zenodo provides an API (REST & OAI-PMH) to access the data. For example, the following command will return the metadata for the most recent version of the data

bash curl -i https://zenodo.org/api/records/16785347

Installation

Install Node.js and run the following commands in the root directory of the repository:

bash npm install npm run prepare

Use

Check that all files are properly formatted.

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Support

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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

We use SemVer for versioning. The available versions are listed in the tags on this repository.

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

Citation (CITATION.cff)

# This CITATION.cff file was generated with cffinit.
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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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Dependencies

.github/workflows/changelog.yaml actions
  • actions/checkout v4 composite
  • orhun/git-cliff-action v2 composite
.github/workflows/greetings.yml actions
  • actions/first-interaction v1 composite
.github/workflows/quarto-publish.yml actions
  • actions/checkout v4 composite
  • quarto-dev/quarto-actions/publish v2 composite
  • quarto-dev/quarto-actions/setup v2 composite
package.json npm
  • commitizen ^4.3.1 development
  • cz ^1.8.2 development
  • cz-conventional-changelog ^3.3.0 development
  • git-cliff ^2.6.1 development
  • husky ^9.1.6 development
  • prettier ^3.3.3 development
pnpm-lock.yaml npm
  • code-frame@7.25.7
  • config-validator@19.5.0
  • conventional-commits-parser@5.0.0
  • execute-rule@19.5.0
  • helper-validator-identifier@7.25.7
  • highlight@7.25.7
  • load@19.5.0
  • node@22.7.8
  • resolve-extends@19.5.0
  • types@19.5.0