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 初版 | |
| 著者 | キャシー・オニール |
|---|---|
| 言語 | 英語 |
| 主題 | 数学、人種、民族 |
| ジャンル | ノンフィクション |
| 出版社 | クラウンブックス |
発行日 | 2016 |
| 出版地 | アメリカ合衆国 |
| 受賞歴 | オイラー図書賞 |
| 番号 | 0553418815 |
『Weapons of Math Destruction 』は、アルゴリズムの社会的影響についてキャシー・オニールが書いた。ビッグデータアルゴリズムの一部が、既存の不平等を強化するような形でどのように使用されるようになっているのかを探っています。2016年の全米図書賞ノンフィクション部門の最終候補に挙がりましたが、最終選考には残りませんでした。 [1] [2] [3]この本は広くレビューされ、 [4]オイラー図書賞を 受賞しました。
概要
数学者のオニールは、保険、広告、教育、警察などさまざまな分野でのビッグデータとアルゴリズムの使用が、貧困層に害を及ぼし、人種差別を強化し、不平等を増幅させる決定につながる可能性があることを分析しています。全米図書財団によると：[1]
最も問題なのは、こうしたモデルが差別を助長する点だ。貧しい学生が、融資モデルが（郵便番号のせいで）リスクが高すぎると判断してローンを組めない場合、貧困から抜け出すのに役立つような教育を受ける機会が断たれ、悪循環に陥る。モデルは幸運な者を支え、抑圧された者を罰するという「民主主義にとって有害な組み合わせ」を生み出している。
彼女は、これらの問題のある数学的ツールには、不透明で、規制されておらず、異議を唱えるのが難しいという 3 つの重要な特徴が共通していると主張しています。また、これらは拡張可能であり、そのため、固有の偏見が増幅されて、ますます多くの集団に影響を与えます。WMD (数学的破壊兵器) は、人間の特性を数値化する数学的アルゴリズムであり、その結果、有害な影響が生じ、特定のグループの人々に対する偏見が永続化します。
受付
この本は、社会経済資源の構造化にビッグデータモデルに依存することの結果を解明したことで、広く賞賛された。ニューヨークタイムズブックレビューのクレイ・シャーキーは「オニールは、私たちの生活を制御するアルゴリズムの普及とリスクを巧みに説明している」と述べ、「解決策のセクションは、問題の説明よりも弱い」と指摘した。[5]カーカスレビューは、この本が技術的な主題について「非常に明快で読みやすい」議論をしていると称賛した。[6]
2019年にこの本はアメリカ数学協会のオイラー賞を受賞した。[7]
参考文献
- ^ 2016年全米図書賞ノンフィクション部門ロングリスト、全米図書財団
- ^ 「全米図書賞 ノンフィクション部門 ロングリスト」、ニューヨーカー、2016年9月14日
- ^ ローリンズ、エイミー（2016年9月6日）、数学は人種差別的：データが不平等を推進する方法、CNN
- ^ 参照:
- ロザノ、グアダルーペ I.、「数学破壊兵器のレビュー」、MathSciNet、MR 3561130
- ブラガ、フィリペ・メイレレス・フェレイラ (2016 年 6 月)、「数学破壊兵器のレビュー」、Mural Internacional、7 (1)、doi : 10.12957/rmi.2016.25939
- ラム、エブリン（2016 年 8 月）、「数学破壊兵器のレビュー」、ルーツ オブ ユニティ、サイエンティフィック アメリカン
- シャンカール、カルパナ（2016年9月）、「データサイエンティストが、目に見えないアルゴリズムが不平等を永続させる仕組みを明らかにする（数学破壊兵器のレビュー）」、サイエンス
- ドクターオウ、コーリー（2016年9月）、「数学の破壊兵器：目に見えない普遍的なアルゴリズムが何百万人もの人生を台無しにしている」、BoingBoing
- マッカーバーズ、ケリー（2016年9月）、「「数学の破壊兵器」はデータ分析に頼ることの危険性を概説している」、All Things Considered、NPR
- ヘイデン、ロバート W. (2017 年 1 月)、「数学的破壊兵器のレビュー」、MAA レビュー
- Varis, Piia (2017 年 1 月)、「数学破壊兵器のレビュー」、Diggit
- オミトラ、トペ（2017 年 1 月）、「数学破壊兵器のレビュー」、ACM コンピューティング レビュー
- ジェイン、アプルブ（2017年3月）、「数学破壊兵器のレビュー」、ビジネス経済学、52（2）：123–125、doi：10.1057 / s11369-017-0027-3、S2CID 157914174
- シュラグ、フランシス（2017 年 3 月）、「数学破壊兵器のレビュー」、教育レビュー、24、doi : 10.14507/er.v24.2197
- ブラッドリー、ジェームズ（2017年3月）「数学破壊兵器のレビュー」科学とキリスト教信仰の展望、69（1）：54
- マロニー、コーリー（2017年春）、「数学的破壊兵器のレビュー」、Journal of Markets & Morality、20（1）：194
- ロイ、マイケル（2017年4月）「数学破壊兵器のレビュー」、カレッジ＆リサーチライブラリ、78（3）：403、doi：10.5860/crl.78.3.403
- ケース、ジェームズ（2017年5月）「ビッグデータアルゴリズムが差別するとき（数学破壊兵器のレビュー）」SIAMニュース、50（4）
- アルスラン・ファルク（2017年7月）「数学破壊兵器のレビュー」、情報プライバシーとセキュリティジャーナル、13（3）：157–159、doi：10.1080/15536548.2017.1357388、S2CID 188383106
- プーヴィー、メアリー（2017年9月）「数学破壊兵器のレビュー」アメリカ数学会誌、64（8）：933-935、doi：10.1090/noti1561
- ドイル、トニー（2017年10月）「数学破壊兵器のレビュー」、情報社会、33（5）：301–302、doi：10.1080/01972243.2017.1354593、S2CID 22283226
- マティーン、ハリス（2018）「数学破壊兵器のレビュー」バークレー雇用労働法ジャーナル、39（1）：285-292
- タンストール、サミュエル（2018年1月）、「武器としてのモデル（数学破壊兵器のレビュー）」、Numeracy、11（1）、doi：10.5038 / 1936-4660.11.1.10
- ウッドソン、トーマス（2018年8月）、「数学破壊兵器のレビュー」、責任あるイノベーションジャーナル、5（3）：361–363、doi：10.1080 / 23299460.2018.1495027
- バンサル、ガウラヴ（2019年1月）、「数学破壊兵器のレビュー」、情報技術事例および応用研究ジャーナル、21（1）：60–63、doi：10.1080 / 15228053.2019.1587571、S2CID 189618193
- ヴェルマ、シカ（2019年6月）、「数学破壊兵器のレビュー」、Vikalpa：意思決定者ジャーナル、44（2）：97–98、doi：10.1177/0256090919853933
- Eusufzai, Zaki (2019 年 9 月)、「数学破壊兵器のレビュー」、The Social Science Journal、56 (3): 425–426、doi :10.1016/j.soscij.2019.04.002、S2CID 203099077
- ^ シャーキー、クレイ（2016年10月3日）「数学の破壊兵器：ビッグデータはいかにして不平等を増大させ民主主義を脅かすのか」ニューヨークタイムズブックレビュー
- ^ 「数学の破壊兵器：ビッグデータはいかにして不平等を拡大し民主主義を脅かすか」、カーカス・レビュー、2016年7月19日
- ^ 「オイラー図書賞」（PDF）、賞品と表彰、合同数学会議、pp. 3-4、2019年1月、 2019年7月20日取得– アメリカ数学会経由
外部リンク
- 大量破壊兵器に関するオニールのプレゼンテーション、2016 年 9 月 20 日、C-SPAN