• 1-2 Besuche pro Jahr
• Region: Oberösterreich, Wien
• Keine anfallenden Kosten für die Schule

Forschungsschwerpunkte

• Informatik und Gesellschaft
• Technikentwicklung und Geschlecht
• Soziale Ungleichheit in Computersystemen
• Diskriminierung im Maschinenlernen und in Künstlicher Intelligenz

Aktuelle Projekte

Ein Algorithmus für Arbeitslosigkeit? Im österreichischen Arbeitsmarktservice (AMS) soll zukünftig ein sog. Arbeitsmarktchancen-Assistenz-System eingesetzt werden. Auf Basis von Statistiken vergangener Jahre sagt es die Chancen von Arbeitssuchenden auf dem Arbeitsmarkt vorher. Sie werden dabei anhand der Prognose ihrer ‚Integrationschancen‘ in drei Gruppen eingeteilt, denen unterschiedliche Ressourcen für Weiterbildung zugeteilt werden. Das Projekt zeigt, welche Auswirkungen das System für Arbeitssuchende und Arbeitsvermittlerinnen und Arbeitsvermittler haben kann und wie es gesellschaftliche Ungleichheitslagen verstärken kann.

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Wie sich Geschlechterstereotype und Rassismus in Computersystemen verstärken: Computerprogramme sind nicht neutral, sie reproduzieren oft gesellschaftliche Diskriminierungen. Um es mit einem drastischen Beispiel zu verdeutlichen: Theoretisch könnten selbstfahrende Autos mit größerer Wahrscheinlichkeit Menschen mit dunkler Hautfarbe überfahren als solche mit heller. In den letzten Jahren haben unzählige Beispiele gezeigt, wie Algorithmen, Maschinenlernen und Künstliche Intelligenz strukturelle Diskriminierung objektivieren und Ungerechtigkeit, Sexismus, Rassismus, Klassismus und Ableismus verstärken. Um Computern menschen-ähnliches Verstehen beizubringen, arbeiten unterschiedliche Felder der Computerwissenschaften am Aufbau einer "semantischen Infrastruktur", also einem "bedeutungszentrierten‘" Fundament, das Begriffe oder Entitäten, z.B. Daten aus Text, Sprache und Bildern miteinander in Beziehung setzt. Diese Infrastruktur ist selbst schon Ergebnis von Maschinenlernen und füttert wieder Ressourcen in weitere (semi-)automatisierte Prozesse ein. Mein Projekt fokussierte darauf, wie Maschinen aus Sprache und Alltagswissen lernen. In die Entwicklung von Systemen fließen soziale Annahmen, Werte und Normen ein, die auch Ungleichheiten und Differenzen aufgrund von Geschlecht, Hautfarbe, Ethnizität, Klasse und Behinderung widerspiegeln.

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Auszug aus dem wissenschaftlichen Werdegang

Doris Allhutter beschäftigt sich mit der Frage, wie soziale Vorstellungen in Informationssysteme eingeschrieben werden und wie Technikentwicklung und -nutzung gesellschaftliche Verhältnisse mitgestalten. Nach dem Studium der Wirtschaftswissenschaften an der WU Wien absolvierte sie das Postgraduate Programm „Governance in Europe" am Institut für Höhere Studien. Ihr Doktoratsstudium der Politikwissenschaft schloss sie 2007 an der Universität Wien ab. Seit 2008 arbeitet sie am Institut für Technikfolgen-Abschätzung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften. An der TU Wien unterrichtet sie "Responsible Research and Innovation", an der JKU Linz lehrt sie "Soziale Aspekte der IT" und "Geschlecht in Naturwissenschaften und Technik" und an der Universität Wien hält sie immer wieder Kurse im Bereich Wissenschafts- und Technikforschung.

Macht Digitalisierung den Sozialstaat gerechter? — scilog (fwf.ac.at)