Im diesem Workshop machen wir erste Gehversuche mit Python, spielen mit der Technik und diskutieren ethische Fragestellungen.
🚀 Challenge #1: Jupyter beherrschen
Aufgabe: Laden Sie sich notebook.ipynb herunter, öffnen Sie das Notebook auf Ihrem Rechner und studieren Sie den Code. Nutzen Sie die Anweisungen im Notebook, um eine Word Cloud wie im folgenden Bild zu erstellen. Verwenden Sie als Eingabe die Wikipedia-Artikel zu Big Data und Machine Learning.
🚀 Challenge #2: DSGVO
Die Europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO, engl. General Data Protection Regulation, GDPR) ist eine der einflussreichsten Datenschutz-Regulierungsmaßnahmen weltweit. Unter anderem definiert sie acht zentrale Rechte zum Schutz der Privatsphäre von Bürgern.
Aufgabe: Studieren Sie die DSGVO im Originaltext bis inkl. Kapitel 3 und verfassen Sie eine Zusammenfassung der wesentlichen Aussagen (maximal 500 Wörter).
🚀 Challenge #3: Case Study / Ethische Bewertung
In den Unterlagen zum Kurs haben Sie Ethics Challenges und Case Studies kennengelernt. Finden und untersuchen Sie nun Ihre eigene Case Study. Studieren Sie erneut die Beispiele oder holen Sie sich bei ChatGPT oder im Web eine Inspiration. Erstellen Sie eine Bewertung des Challenges und überlegen Sie: wie sind die Analysten vorgegangen / wie müsste man idealerweise vorgehen?
Aufgabe: Sammeln Sie einige Nachrichten, wissenschaftliche Studien, Blog-Artikel oder andere Qellen, die Ihre ausgewählte Case Study als real vorgekommenes Geschehen zu belegen. Beschreiben Sie alle ethischen Fragen, unvorhergesehene Konsequenzen oder Gefahren, die im Zusammenhang vorkamen. Wenn möglich, nennen Sie Lösungsvorschläge, wie die Probleme hätten vermieden werden können. Nutzen Sie die Deon Checklist als Inspiration und Checkliste für Ihre ethische Bewertung.
🚀 Challenge #4: Das Böse gewinnt
Wir drehen den Spieß jetzt mal rum. Der CCC berichtete Ende 2024 von einer kritischen Datenpanne bei VW (Link CCC) (Link Spiegel-Artikel).
Aufgabe: Machen Sie sich kurz mit den Hintergründen des Skandals vertraut. Überlegen Sie dann kreativ im Team, wie Sie rein hypothetisch einer im Datensatz vertretenen Person (real oder fiktiv) mit Hilfe dieser Daten maximalen Schaden zufügen können. Wir werden anschließend gemeinsam die moralischen und legalen Implikationen betrachten.