Gemeinsam stark: Epistemische Last und datenzentrierte Designforschung

Inhaltsverzeichnis

🌟 Einleitung

• Vorstellung des Papiers "Getting Ourselves Together: Epistemische Last und Datenzentrierte partizipative Design-Forschung"
• Überblick über die Autoren
• Ziel und Fokus des Papiers

📚 Epistemische Last: Konzept und Bedeutung

• Definition und Erläuterung der epistemischen Last
• Einordnung des Konzepts in den Kontext partizipativer Design-Forschung
• Beziehung zwischen epistemischer Last und Datenzentrierter Ansatz

💡 Die drei Hauptauswirkungen der Epistemischen Last

1. Ablenkung von laufenden Aktivitäten innerhalb der Gemeinschaften
2. Reaktionen auf Unterdrückungsgeschichten mit Feindseligkeit
3. Soziale Anerkennung und ihre Auswirkungen

📊 Forschungsfragen und Methodik

• Forschungsfragen zur Vermeidung der Perpetuierung von Belastungen
• Methoden und Ansätze zur Analyse der Epistemischen Last

🛠️ Fallstudien

1. Die UCLA POIH Projekt

   • Beschreibung des Projekts
   • Schlüsselspannungen und Herausforderungen
   • Reflexion und Lektionen aus der Fallstudie

2. Das UCI Datenbankprojekt

   • Projektüberblick und Ziele
   • Identifizierte Herausforderungen und Spannungen
   • Vorgeschlagene Lösungen und alternative Herangehensweisen

🎯 Proaktive Maßnahmen zur Minimierung der Epistemischen Last

• Vorschläge zur Verbesserung der partizipativen Design-Forschung
• Best Practices für den Umgang mit epistemischer Last

🔍 Zusammenfassung und Ausblick

• Wichtige Erkenntnisse und Schlussfolgerungen des Papiers
• Zukunftsausblick und potenzielle Forschungsrichtungen

Getting Ourselves Together: Epistemische Last und Datenzentrierte Partizipative Design-Forschung

Hallo zusammen! Ich bin wirklich aufgeregt, Ihnen allen einen kurzen Überblick über unser Paper zu geben: "Getting Ourselves Together: Epistemische Last und Datenzentrierte Partizipative Design-Forschung." Ich bin Jennifer Pierre, Forscherin bei Google, und ich präsentiere heute im Namen meiner Mitautoren: Dr. Roderic Crooks von der University of California, Irvine, Dr. Morgan Currie von der University of Edinburgh, Dr. Britt Paris von der Rutgers University und Dr. Irene Pasquetto von der University of Michigan.

🌟 Einleitung

In unserem Paper nutzen wir das Konzept der epistemischen Last als Werkzeug, um die Arten von Forschungsschäden herauszustellen, die bei partizipativer Design-Forschung auftreten können, insbesondere wenn diese Arbeit mit marginalisierten Gemeinschaften und Aktivisten unter Verwendung eines datenzentrierten Ansatzes erfolgt. Wir sehen dies als Beitrag zur Schnittstelle von HCI und Datenjustiz.

Definition und Bedeutung der Epistemischen Last

Die epistemische Last fasst mehrere verwandte Ideen zusammen, wie privilegierte Gruppen durch Beziehungen zu unterdrückten und marginalisierten Gemeinschaften Ungerechtigkeit und potenzielle Ausbeutung weiterführen.

💡 Die drei Hauptauswirkungen der Epistemischen Last

1. Ablenkung von laufenden Aktivitäten innerhalb der Gemeinschaften

Die erste Hauptauswirkung besteht darin, dass Energie von laufenden Aktivitäten unter den Gemeinschaften abgelenkt wird, um die Privilegierten zu unterrichten.

Spannungen und Herausforderungen bei der UCLA POIH Projekt

Bei der Untersuchung des UCLA POIH-Projekts stellten wir fest, dass die Festlegung der Agenda durch die Forscher und die Annahme, dass Daten nicht im Mittelpunkt stehen, mit dem Misstrauen der Gemeinschaftsgruppen gegenüber den offiziellen Datenunterlagen kollidierte.

2. Reaktionen auf Unterdrückungsgeschichten mit Feindseligkeit

Die zweite Hauptauswirkung besteht darin, dass auf Geschichten der Unterdrückung mit Feindseligkeit reagiert wird, sei es durch offene Feindseligkeit oder durch Dinge wie übermäßigen Skeptizismus oder Misstrauen.

🛠️ Fallstudien

Das UCI Datenbankprojekt

Das UCI Datenbankprojekt war ein von der NSF finanziertes Projekt mit dem Ziel, eine Datenbank von grassroots Organisationen für Datenjustiz aufzubauen.

🎯 Proaktive Maßnahmen zur Minimierung der Epistemischen Last

Um die Zyklen der Extraktion und des Schadens zu vermeiden, sollten wir proaktiv vorgehen und uns darauf konzentrieren, die Last zu minimieren.

Best Practices für den Umgang mit Epistemischer Last

Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, Organisationen und Organisatoren als Mitautoren und Präsentatoren hinzuzufügen und ihre Arbeit und Daten zu zitieren, wie sie es wünschen und mit angemessener Zustimmung.

Highlights

• Betonung der Bedeutung der epistemischen Last in partizipativer Design-Forschung
• Identifizierung von Lösungsansätzen zur Minimierung von Schäden und Ausbeutung
• Analyse von Fallstudien zur Veranschaulichung der Konzepte und Herausforderungen

FAQ

Frage: Wie kann die epistemische Last in der Forschungspraxis berücksichtigt werden? Antwort: Die Berücksichtigung der epistemischen Last erfordert ein bewusstes Handeln, um die Dynamik zwischen Forschern und Gemeinschaften zu verstehen und proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, um Schäden zu minimieren.

Frage: Welche Rolle spielen Forscher bei der Minimierung der epistemischen Last? Antwort: Forscher spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung ihrer Forschungspraktiken und sollten sich bewusst sein, wie ihre Entscheidungen die Gemeinschaften beeinflussen können, mit denen sie arbeiten.

Frage: Welche Auswirkungen hat die epistemische Last auf die Glaubwürdigkeit von Forschungsergebnissen? Antwort: Die epistemische Last kann die Glaubwürdigkeit von Forschungsergebnissen beeinträchtigen, insbesondere wenn sie zu un