Última actualización: 11/01/2024


Curso Académico: 2023/2024

Cuestiones Sociales y Éticas del Big Data y la IA
(19142)
Máster Universitario en Ciencias Sociales Computacionales/ Computational Social Science (Plan: 472 - Estudio: 375)
Escuela de Economía y Ciencia Política


Coordinador/a: GENOVA FUSTER, GONZALO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ciencias Sociales, Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
- Capacidad de comprender e identificar los nuevos retos a los que se enfrentan las Ciencias Sociales en el mundo digital. - Capacidad para comprender y analizar aspectos individuales y colectivos del comportamiento humano en el mundo digital. - Capacidad para comprender y analizar los factores y mecanismos sociales emergentes en un mundo hiperconectado y globalizado. - Capacidad de comprender y analizar las consecuencias de la tecnología en las relaciones sociales. - Conocimientos de las buenas prácticas en la gestión ética de datos.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a la ética de los datos y los algoritmos. 2. Ética de la IA y la iniciativa europea de RGPD y estrategia de datos. 3. Problemas de alineamiento. 4. Datos, sesgos y discriminación, transparencia y explicabilidad. 5. Sesión práctica de sesgos, transparencia y explicabilidad. 6. Innovación y derechos fundamentales en la IA act de la UE y resto del mundo. 7. Copyright y problemas actuales de la IA generativa.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades Formativas: - Clases teóricas - Clases teórico-prácticas - Tutorías - Trabajo en grupo - Trabajo individual del estudiante Metodologías Docentes: - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. - Resolución de casos prácticos, problemas, etc., planteados por el profesor de manera individual o en grupo. - Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos. - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo. - Seminarios/ponencias de expertos nacionales e internacionales, en sesión síncrona presencial o remota.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • Broussard, Meredith. Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World. The MIT Press. 2018
  • Collman, Jeff, Sorin Adam Matei (eds.). Ethical Reasoning in Big Data: an exploratory analysis. Springer. 2013
  • Peirano, Marta. The enemy knows the system. Madrid: Debate. 2019
  • Uwe Engel, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu, Lars E Lyberg (eds.). Handbook of Computational Social Science, Volume 1. Theory, Case Studies and Ethics. Routledge. 2021
  • Véliz, Carissa. Privacy is Power: Why and How You Should Take Back Control of Your Data. London: Bantam Press. 2020
  • Zuboff, Shoshana. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York: Public Affairs. 2019
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
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El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.