Społeczne aspekty Big Data

Przedmiot poświęcony jest analizie społecznych, organizacyjnych i etycznych aspektów wykorzystania Big Data oraz algorytmów uczenia maszynowego w zarządzaniu. Big Data przedstawiane jest jako proces społeczno-techniczny wpływający na sposób podejmowania decyzji w organizacjach, relacje władzy, prywatność oraz zachowania konsumentów. Zajęcia łączą elementy teoretyczne z analizą studiów przypadków i dyskusją problemową, umożliwiając studentom krytyczne spojrzenie na zjawiska związane z rosnącą rolą danych w biznesie i życiu społecznym.

Przedmiot koncentruje się na analizie Big Data i uczenia maszynowego jako zjawisk społeczno-technicznych, które w coraz większym stopniu wpływają na funkcjonowanie organizacji, procesy decyzyjne oraz relacje pomiędzy jednostką, biznesem i instytucjami publicznymi. Big Data i algorytmy analityczne nie są traktowane wyłącznie jako narzędzia techniczne, lecz jako elementy współkształtujące współczesną rzeczywistość społeczną i gospodarczą.

Zajęcia realizowane są w formie konwersatorium z elementami warsztatowymi. Część teoretyczna obejmuje wprowadzenie do pojęć Big Data i uczenia maszynowego, omówienie źródeł i charakteru danych wykorzystywanych w organizacjach oraz przedstawienie roli algorytmów jako narzędzi wspierających i automatyzujących decyzje menedżerskie. Szczególny nacisk położony jest na zagadnienia jakości danych, stronniczości (bias), odpowiedzialności organizacyjnej, prywatności i bezpieczeństwa informacji związanych z przetwarzaniem danych.

Część warsztatowa poświęcona jest analizie rzeczywistych i hipotetycznych przypadków zastosowań Big Data w biznesie. Studenci uczą się identyfikować potencjalne ryzyka społeczne, etyczne i organizacyjne projektów opartych na danych oraz krytycznie oceniać skutki decyzji podejmowanych na podstawie algorytmów. Zajęcia mają na celu rozwijanie kompetencji niezbędnych do świadomego i odpowiedzialnego uczestnictwa w procesach zarządzania opartych na danych.

• Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier, Big Data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie

• Christian Fuchs, Social Media: A Critical Introduction

• Danah Boyd, Kate Crawford, Critical Questions for Big Data

• Zuboff, Shoshana, Wiek kapitalizmu inwigilacji

Wiedza:

• zna podstawowe pojęcia związane z Big Data i uczeniem maszynowym,

• rozumie rolę danych i algorytmów w procesach decyzyjnych organizacji,

• zna społeczne, etyczne i prawne uwarunkowania wykorzystania analityki danych w biznesie i instytucjach publicznych.

Umiejętności:

• potrafi analizować przykłady zastosowań Big Data w zarządzaniu,

• umie identyfikować ryzyka społeczne, etyczne i organizacyjne projektów opartych na danych,

• potrafi krytycznie oceniać decyzje podejmowane na podstawie algorytmów i modeli analitycznych.

Kompetencje społeczne:

• jest gotów do odpowiedzialnego uczestnictwa w projektach data-driven,

• wykazuje wrażliwość na kwestie etyczne i społeczne związane z przetwarzaniem danych oraz automatyzacją decyzji.

Podstawą oceny osiągniętych efektów uczenia się są:

• aktywność studenta na zajęciach, obejmująca udział w dyskusjach i ćwiczeniach warsztatowych,

• test końcowy jednokrotnego wyboru sprawdzający znajomość omawianych zagadnień teoretycznych i problemowych.

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie pozytywnej oceny z testu końcowego oraz aktywne uczestnictwo w zajęciach.