Der Workshop wird von Mitgliedern des Caius-Projekts durchgeführt/ Eva Achterhold, Patrick Kaiser, Ruben Bach, Christoph Kern

Datengesteuerte Ansätze für die Zuweisung öffentlicher Mittel versprechen schnelle, zuverlässige, kosteneffiziente und objektive Entscheidungen. Allerdings gibt es auch Bedenken gegenüber solchen Ansätzen. So führte beispielsweise die datengesteuerte algorithmische Profilerstellung im Zusammenhang mit der Zuweisung von Arbeitsmarktförderungsprogrammen in Österreich zu öffentlicher Empörung. Es wurden Bedenken hinsichtlich der Fairness geäußert, da festgestellt wurde, dass Geschlecht und Staatsbürgerschaft die Vergabeentscheidungen beeinflussen. Dadurch besteht die Gefahr einer Ungleichbehandlung. In diesem Workshop werden wir eine Einführung in den Fairness-Gedanken beim maschinellen Lernen geben und die Möglichkeiten und Grenzen technischer Ansätze diskutieren. Ein datengetriebenes Profiling-System für die Zuteilung von Unterstützung an Arbeitssuchende wird in Python implementiert und als ausführbare Codeschnipsel bereitgestellt. Unser Ziel ist es, Fairness-Metriken in einem realistischen Beispiel zu diskutieren und zu bewerten.

Der Workshop ist nur für Teilnehmende der Summer School und wird nicht online übertragen.