Opis

• Tytuł:
  Data science w Polsce. Etnografia społecznego świata
• Twórca:
  Żulicki, Remigiusz
• Współtwórca:
  Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Instytut Socjologii, Katedra Socjologii Kultury;
  remigiuszzulicki@protonmail.com
• Opis:
  Czy sztuczna inteligencja pozbawia nas pracy? Algorytmy przejmują władzę nad światem? Czy big data sprawia, że jesteśmy bezustannie inwigilowani? Czy ogromna ilość danych zastępuje ekspertów i naukowców? Cokolwiek sądzimy na te tematy, jedno jest pewne – istnieje heterogeniczne środowisko ludzi, zajmujących się tzw. „sztuczną inteligencją” czy tzw. „big data” od strony technicznej i metodologicznej. Pole ich działania nazywane jest data science (dalej DS), a oni data scientists. Nasza rozprawa poświęcona jest właśnie im, polskiemu środowisku DS, które traktujemy jako świat społeczny, wzorując się głównie na podejściu Adele E. Clarke. Celem głównym pracy jest opis etnograficzny polskiego społecznego świata data science. Proponujemy cztery stwierdzenia, stanowiące końcowe podsumowanie naszych wniosków: • „data scientist” to nie programista, a ktoś, kto pisze kod do przetwarzania, analizy i modelowania danych; • dane i obliczenia w „chmurze” to dane i obliczenia na cudzym komputerze, a rzędy takich komputerów – serwerów w betonowych halach nie mają w sobie nic zwiewnego, potrzebują stałego zasilania energią elektryczną, chłodzenia wodą i ludzkiej obsługi; • „big data” to nieco przestarzałe określenie technologii rozproszonego i równoległego składowania i przetwarzania danych, jak np. Apache Hadoop i Spark, a nie inwigilacja dużych grup ludzi ani nie coś, co odmieni oblicze nauki i przyniesie śmierć ekspertom dziedzinowym; • „sztuczna inteligencja” / „AI” nie istnieje – istnieją różnego rodzaju automaty, zaś sami twórcy komercyjnie stosowanych modeli uczenia maszynowego, czyli jakoby najbardziej inteligentnych, bo wyszukujących prawidłowości w zbiorach danych cyfrowych części systemów zwanych AI, uznają „sztuczną inteligencję” przede wszystkim za termin marketingowy, mający oczarowywać klientów.;
  Will artificial intelligence take our jobs? Algorithms take over the world? Is big data equal to constant invigilation? Does data deluge replace experts and scientists? Whatever we think about these topics, one thing is certain – there is a heterogeneous group of people who deal with so-called “artificial intelligence” or “big data” from a technical and methodological perspective. Their field is called data science (DS), and they are data scientists. My thesis is devoted to them, the Polish DS community. I treat this community as a social world, mainly following Adele E. Clarke's approach. The main aim of the thesis is to describe the Polish social world of data science in an ethnographic way. I believe that my work can contribute to changes in the broad non-technical discourse about terms related to the social world of DS and called, for example, “cloud”, “big data”, “artificial intelligence”. I proposed four statements, which are the final summary of my conclusions: ● A “data scientist” is neither a software developer nor programmer, but someone who writes code for data processing, analysis, and modeling; ● Data and calculations in the “cloud” are data and calculations on someone else's computer. Rows of such computers – servers in concrete halls – have nothing airy about them. They consume resources heavily, they need a constant power supply, water cooling, and human service; ● “Big data” is a somewhat outdated term for distributed and parallel storage and computing technologies such as Apache Hadoop and Spark. Big data does not mean surveillance of large groups of people nor something that will change the paradigm of science and make domain experts obsolete; ● “Artificial intelligence” does not exist – there are all kinds of automation. Data scientists are the creators of commercially deployed ML models. Such models are supposedly the most intelligent part of the system because they search for regularities in digital data sets. Those data scientists consider “artificial intelligence” primarily as a marketing term, used to enchant customers.
• Dostępność obiektu:
  Dostęp otwarty
• Prawa:
  Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne 4.0 Międzynarodowe;
  http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
• Data:
  2021.04.19;
  2020;
  2021.04.26
• Typ:
  PhD/Doctoral Dissertation
• Język:
  polski
• Format:
  application/pdf
• Temat i słowa kluczowe:
  data science;
  social worlds;
  digital sociology;
  Adele E. Clarke
• Identyfikator: http://hdl.handle.net/11089/35209
• Dostawca danych:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
  poproś o pozwolenie
• Rodzaj zawartości:
  teksty