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Lesen&Lernen No.6

Rechnung, wem Rechnung gebührt Pedius ist ein klassisches Civic-Tech-Tool, das eine gesellschaftliche Herausforderung lösen möchte: Nämlich, dass Gehörlose nicht oder nur mit Unterstützung durch Dritte bei Behörden, Krankenhäusern und anderen öffentlichen Einrichtungen anrufen können. Die App, deren Entwicklerteam inzwischen von Gehörlosen beraten wird, ist eine typische Speech-to-Text- und Text-to-Speech-Anwendung…

Alternative Funding-Ressourcen

…für alle, die heute eine Absage bekommen haben Wir vom Prototype Fund sind in jeder Runde wieder begeistert davon, wie viele Leute sich mit großartigen Ideen bei uns bewerben. Das bedeutet leider auch, dass wir viele Ideen, die wir gut finden, nicht fördern können. Manchmal ist die Konkurrenz einfach zu…

Lesen&Lernen No. 5

Was wir diese Woche gelesen haben (unter erschwerten Hitze-Bedingungen) Garbage In, Garbage Out Cory Doctorow weist auf ein hartnäckiges Problem der Machine Learning Entwicklung hin: „Garbage In, Garbage Out.“ Wenn die Trainingsdaten Müll sind, ist auch das Ergebnis Müll. Funktionierende und saubere Trainingsdaten zu erzeugen und zu sammeln ist…

Gedanken von der RightsCon: Was bildet Vertrauen?

Vom 16.–18. Mai hat Elisa für den Prototype Fund die RightsCon in Toronto besucht – und dort erforscht, wie andere Projekte Vertrauensprozesse implementieren bzw. welche Rolle Vertrauen in der Technologieentwicklung generell spielt. Mitgebracht hat sie drei Learnings, Bruce Schneiers Wisdom und Ahornsirup: Die RightsCon ist eine…

Lesen & Lernen No. 4

Was wir diese Woche gelesen haben: Bitcoin als kostspieliger Hype Bis zum Ende des Jahres wird sich die Energie, die Bitcoin beim Minen und bei Transaktionen benötigt, verdoppeln, schreibt Eric Holthaus auf grist.org. Damit wird der Energieverbrauch auf demselben Niveau liegen wie der der Niederlande, und kurz danach…

Takeaways: Jurysitzung zur Runde 4

Power to the Users war Thema der Ausschreibung – diese Souveränität kann viele unterschiedliche Ausprägungen haben, die uns und die PF-Jury (bitte nach unten scrollen, es gibt hier viel zu sehen) überrascht und herausgefordert haben. So viel vorweg: die meisten…

Lesen & Lernen No. 3

Was wir diese Woche gelesen haben: Diversify – Creating a Hackathon with 50/50 Female and Male Participants Sofie Lindblom In diesem Artikel aus dem Jahr 2015 erklärt Sofie Lindblom von Spotify Labs, mit welchen Mitteln und Maßnahmen ihr Team einen Hackathon mit einem Gender-Ratio von 50/50 zwischen Männern und…

Die 4. Bewerbungsrunde ist abgeschlossen – hier sind die harten Fakten

315 gültige Einreichungen in der 4. Runde, hurra! Unser Dank geht an alle, die sich bei uns beworben haben. Damit können wir uns über mehr Einreichungen als in Runde 2 und 3 freuen. Allerdings stammen 49 der Einreichungen aus der Feder von nur drei Personen. Deshalb möchten wir hier klarstellen:…

Lesen & Lernen No. 2

Was wir diese Woche gelesen haben: Algorithmic Accountability – a primer Robyn Caplan, Joan Donovan, Lauren Hanson, and Jeanna Matthews In diesem kurzen Report erläutern ForscherInnen von Data & Society das Konzept von Algorithmic Accountability, also der Verantwortung für algorithmische Entscheidungsprozesse. Sie betonen entlang verschiedener Beispiele, dass biases kein…

Lesen & Lernen No. 1

Wir sind ein bisschen spät dran, deswegen gibt es erst heute die Leseliste zu letzter Woche: Machine Bias Im Artikel „Machine Bias“ von ProPublica (2016) geht es um Software, die im amerikanischen Justizsystem für die Risikobewertung von Straftätern eingesetzt wird. Dabei gibt es mehrere Probleme: zum Beispiel bewertet der Algorithmus…