Crowdsourcing Data Analysis
UZH Digital Day Hackathon
Mit der zunehmenden Zahl der verfügbaren Datensätze hat Data Science ein breites Spektrum von Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft beeinflusst.
Organisationen nutzen Data-Science-Methoden zur Entscheidungsfindung, datengetriebener Journalismus wird in den Massenmedien populär, und neue empirische wissenschaftliche Disziplinen sind durch die Anwendung von Data-Science-Methoden entstanden. Um in diesen großen Datenmengen Daten zu suchen, zu filtern und aus der Menge hervorzuholen, bedarf es künstlicher Intelligenz. Allerdings bedarf es unbedingt der menschlichen Intelligenz, denn nur der Mensch besitzt die Fähigkeit zu Vernunft und Kreativität, Relevanz und Qualität zu beurteilen, komplexe Ideen durchzuführen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Intuition zu treffen und sich ethischen Prinzipien zu unterwerfen. Darüber hinaus ist der Mensch eine wichtige Ressource, um den algorithmischen Output von Maschinen zu überprüfen. Crowdsourcing ist eine Technik zur Einbindung von Menschen in den Kreislauf, die sich in Wissenschaft und Industrie bewährt hat. Unser Digital Day Hackathon wird beide Themen zu einer "Crowdsourcing-Datenanalyse" verbinden. Das Ziel des Hackathons ist es, die Teilnehmer zu ermutigen, eine Datenanalyse auf offenen, von uns gestellten Daten durchzuführen.
Die Teilnahme an dieser Veranstaltung ist auf 50 Personen begrenzt - die Anmeldung beginnt am 10. September hier!
Die Veranstaltung findet auf Englisch/Deutsch statt.
Cristina Sarasua forscht am Institut für Informatik der Universität Zürich zu kollaborativer Datenanalyse und Wikidaten. More
Nina Cornelius-Malecha is part of the Managing Office der Digital Society Initiative (DSI) of the Universität Zürich.
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