建造Y639 |多级建模

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一个调查看看基于数据的歧视和技术如何影响公民和人权和经济权益。尤班克斯调查的影响数据挖掘策略算法和预测风险模型在穷人和工人阶级的美国人。她显示了自动化系统,而不是人类,控制哪些社区得到监管,家庭获得所需资源,谁是欺诈调查。虽然我们都生活在这个新政权的数据,最侵入性和惩罚性的系统是针对穷人。

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这里,通过流行的需求,最好是乔尔的更新版的经典指南了解数字可以迷惑我们。在他的新后记,最好使用例子从最近政策辩论反思来提高统计素养的挑战。

今天,数据科学是一种力量。它被用来揭露不公,改善健康状况,推翻政府。但它也被用于区分,警察,和监督。这个潜力好,一方面,和伤害,另一方面,使其基本要求——科学的数据谁?数据科学为谁?数据科学与谁的利益?故事围绕大数据和数据科学绝大多数是白人,男性,techno-heroic。在数据女权主义,凯瑟琳D 'Ignazio和劳伦·克莱因提出一种新的思维方式对数据科学与数据ethics-one所通知的交点的女权主义思想。说明数据女权主义行动
D 'Ignazio和克莱因展示挑战男性/女性的二元可以挑战其他层次(错误的)分类系统。

修订和更新版本,分析国家麻醉品控制政策办公室的使用统计数据来误导声称毒品战争是成功的。

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白色的广泛报道方面优势从警察暴行的大规模监禁非洲左右美国人无法忽视种族的问题。不过,这是一个难以启齿的话题。你怎么告诉你的室友她的笑话是种族主义者?为什么你嫂子生气当你要求抚摸她的头发,你如何做?你怎么解释白色白人特权,特权的朋友吗?这样你想谈论比赛,Ijeoma Oluo指导读者通过主题从所有种族的交集,平权行动“模范少数民族”,试图使看似不可能的成为可能:诚实的交谈关于种族和种族主义,以及它们如何影响美国生活的方方面面。

在过去的几十年里,社会工作课程包括研究作为必修课程在本科和研究生水平。存在的一些社会工作文本数据从主流的角度写,不挑战当前新自由主义社会秩序。社会正义的统计数据:结构的角度来看,van de富有爱心和Byvelds认为社会工作研究,包括统计数据,应该教从结构的角度来看,应该遵循anti-oppressive原则,哪种观点的人所经历的问题根植于社会,社会政治和经济结构。就像社会工作者致力于社会公正和社会变革,也应该是社会工作研究的目的。

优越的令人不安的故事告诉持久的信念在世界上生物种族差异的科学。在二战中纳粹政权的恐怖,主流科学世界背弃了优生学和种族差异的研究。但全球知识网络的种族主义者和种族隔离主义者悄悄地创办期刊和资助的研究,提供的那种劣质的研究最终引用1994年理查德·伯恩斯坦和查尔斯·莫里的钟形曲线,而传说显示情报种族之间的差异。如果绝大多数科学家和学者否认这些想法和考虑种族一种社会建构,这是一个想法,仍然设法以某种方式生存方式的科学家认为人类变异和遗传。

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是什么导致了定量方法的声望?通常的答案是,量化是可取的社会科学调查结果的成功。相信数字质疑这样的恒星的研究成功,分子或细胞应该是一个有吸引力的模型研究人类社会,并检查为什么自然科学高度量化的。西奥多·波特认为,更好的理解量化的吸引力在商业、政府和社会心理学的研究带来了新的视角对其作用,物理,医学等。定量精确不是科学,而是起源于固有的政治和社会压力,和客观性的动力来自文化背景。