97 Dinge über Ethik, die jeder in der Datenwissenschaft wissen sollte

Kapitel 84. Ethisches CRISP-DM: Ein Rahmenwerk für ethische Data Science Entwicklung

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Collin Cunningham

Datenwissenschaftler, Amazon Web Services

Gute Datenwissenschaft erzeugt die Illusion von etwas Menschlichem; etwas, das über einen kalten, farblosen Prozess hinausgeht, der keine Empathie zulässt. Das Ziel eines Modells ist jedoch singulär: Entscheidungen zu treffen, die zuvor Verlustfunktionen (oder etwas ähnlich Mechanisches) minimiert haben. Deshalb müssen wir systematisch Empathie und Ethik erzwingen, wo es keine gibt.

Der branchenübergreifende Standardprozess für Data Mining, besser bekannt als CRISP-DM, ist eine weit verbreitete Methodik in der Entwicklung von Analysen. Die Schritte des CRISP-DM sind:

• Geschäftsverständnis

• Datenverständnis

• Datenaufbereitung

• Modellieren

• Bewertung

• Einsatz

Obwohl CRISP-DM für das Data Mining entwickelt wurde, folgen erfolgreiche Data-Science-Projekte wissentlich oder unwissentlich in irgendeiner Weise diesen Verfahren. Um mehr ethische Entscheidungen im Umgang mit Daten zu treffen, können wir diesen Prozess erweitern, indem wir bei jedem Schritt eine Frage berücksichtigen. Auf diese Weise schaffen wir einen konkreten ethischen Rahmen für die Datenwissenschaft.

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