Număr de credite: 5

Cod: AME0153

Predare: 2h de curs

Limba de predare: engleză

Tip: curs principal, semestrul 3, Masteratul Analiza Datelor Complexe

1. Introducere: ce sunt datele mari și care sunt provocările din domeniu?

- Mayer-Schönberger, Victor, and Kenneth Cukier. 2013. Big Data, A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Boston, MA: Houghton Mifflin Harcourt, Chapter 1 (Now), Chapter 6 (Value).

2. Materialitatea datelor mari: colectare, stocare, acces, investigare, distribuție, securitate, transfer.

- Steven Levy, Google Throws Open Doors to Its Top-Secret Data Center. Wired-Business, 10.17.2012

- Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier 2013, Chapter 7 (Implications).

3. Știința, cunoașterea și datele mari: exemple din diverse discipline și domenii practice (medicină, lingvistică etc.). Datele mari și inteligența artificială.

- Neural networks-deep learning- explanatory video

4. Datele mari și statul: problema guvernării, securității, poliției și supravegherii. Scoruri sociale.

- Aradau, Claudia and Tobias Blanke. 2015. “The (Big) Data-security assemblage: Knowledge and critique”. Big Data and Society. 2015: 1-12.

5. Datele mari în economie și finanțe: scoruri de credit și impactul datelor mari.

- Poon, Martha. 2009. ‘‘From New Deal Institutions to Capital Markets: Commercial Consumer Risk Scores and the Making of Subprime Mortgage Finance.’’ Accounting, Organization and Society 34 (5): 654-74.

6. Datele mari și identitatea personală: politici de măsurare, cuantificare, evaluare și clasificare. Modelarea subiectului prin algoritmi.

- Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier 2013, Chapters 8 (Risks), 9 (Control).

7. Analiza datelor și algoritmi. Implicațiile epistemologice ale utilizării datelor mari în cercetare.

- Lucy Resnyansky. 2019. Conceptual frameworks for social and cultural Big Data analytics: Answering the epistemological challenge. Big Data and Society, January–June 2019: 1–12.

- Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier 2013, Chapters 2 (More), 3 (Messy), 4 (Correlation).

8. Datele mari și viitorul capitalismului: sisteme distribuite autoreglate, algoritmi și controlul difuz fuzzy.

- Jacob Silverman. 2014. „The Crowdsourcing Scam. Why do you deceive yourself?”. The Baffler 26. http://thebaffler.com/salvos/crowdsourcing-scam

9. Temă electivă: Testele ADN comerciale și implicațiile lor.

- Alondra Nelson. 2016. The Social Life of DNA: Race, Reparations, and Reconciliation After the Genome. New York: Beacon Press.

10. Sesiune finală

Coroborarea conținuturilor disciplinei cu așteptările reprezentanților comunității epistemice, asociațiilor profesionale și angajatorilor reprezentativi din domeniul aferent programului

- Studenții vor fi capabili să utilizeze cu eficiență și în mod critic cunoștințele și conținuturile cognitive, epistemologice și practice dobândite în acest curs în diverse medii profesionale, precum institutele de cercetare avansată, companiile și firmele care utilizează tehnologie modernă și colectează și înregistrează date, administrația locală și centrală a statului, instituțiile din domeniul educației, sănătății și economiei.

Bibliografie suplimentară:

- Anderson, Chris. 2008. The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete. Wired. Science section. 06.23.2008

https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/

- Dow Schull, Natasha. 2014. Addiction by Design: Machine Gambling in Las Vegas. Princeton, NJ: Princeton University Press.

- European Economic and Social Committee. 2017. “The Ethics of Big Data: Balancing Economic Benefits and Ethical Questions of Big Data in the EU Policy Context.” 22 Feb. 2017.

https://www.eesc.europa.eu/en/our-work/publications-other-work/publications/ethics-big-data

- Federal Trade Commission. 2016. Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Washington, DC: Federal Trade Commission.

- Halpern, Orit. 2014. Beautiful Data. A History of Vision and Reason since 1945. Duke University Press.

- Howard, Philip N. 2015. Pax Technica: How the Internet of Things May Set us Free or Lock us up. New Haven, CT: Yale University Press.

- Kitchin, Rob. “Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shifts.” Big Data & Society, (April 2014). https://doi.org/10.1177/2053951714528481.

- Latour, Bruno, and Steve Woolgar. (1979) 1986. Laboratory Life: The Construction of Scientific Facts. Princeton, NJ: Princeton University Press.

- O'Neil, Cathy. 2017. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Broadway Books.

- Stuart Russell, Peter Norvig. 2020. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Fourth US Edition. New YorkȘ Pearson.

- Zuboff, Shoshanna. 2019. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. Campus, 2018; Public Affairs, 2019.

- Un raport de cercetare pe o temă selectată de profesor (100%). Presupune o documentare pe surse disponibile electronic, după un format dat de profesor, care conține și grila de punctare. Termen limită de predare: 5 februarie 2024.

Obiective generale:

- La finalul cursului studenții vor dobândi o înțelegere complexă a modului în care datele mari (big data) structurează și influentează procesele sociale contemporane. Cursul îi va ajuta să înțeleagă modurile în care sunt organizate și guvernate producția, tranzacționarea, distribuția și folosirea datelor mari.

- Din perspectivă sociologică, economia politică a datelor mari investighează formele politice și economice de producere a valorii din date mari. Acestea constituie regimuri în care structurile de putere și de influență se sprijină pe utilizarea, monetizarea, financializarea și extragerea valorii din diverse tipuri de date mari.

Obiective specifice:

- Studenții vor fi capabili să identifice modurile de colectare, stocare și utilizare a datelor mari în diferite domenii ale vieții sociale contemporane, cum ar fi educația, administrația publică și securitatea, cetățenia, sectorul economic - finanțe și bănci, spațiul virtual și rețelele de cooperare generate de utilizatori.