Archive

Monthly Archives: September 2016

fb

LSTS is organising the FWO Interdisciplinary Seminar ‘ANYWARE’ on 13 October 2016, from 11.30-16.30, at ICAB, in Brussels. The event is chaired and organized by Mireille Hildebrandt (VUB, Radboud University) and will bring together leading and inconspicuous scholars and scientists on the nexus of machine learning, digital security, philosophy, STS and law, to forage the field where location data, machine learning and privacy meet.

Speakers include Solon Barocas (Princeton University, Microsoft Research), Judith Simon (ITU Copenhagen, University Vienna), Jean Paul Van Bendegem (VUB), Gloria González Fuster (VUB), Seda Guerses (Princeton University, KULeuven), Jaap-Henk Hoepman (Radboud University Nijmegen), Lydia Nicholas (NESTA, UK), Arjen de Vries (Radboud University Nijmegen, TBC), Alison Powell (London School of Economics) and Irina Shklovski (IT University Copenhagen).

Under the title ‘Privacy and location data in the era of machine learning‘, the seminar will discuss how people, things, their behaviour and their state of being and becoming is increasingly captured anywhere and anytime by a plethora of sensor systems, online tracking mechanisms and providers of mobile hardware, firmware, browsers, and applications. We have come to live in an ‘anyware’ that connects any ‘ware’ with any ‘thing’ to infer potentially interesting patterns to e.g. solve problems, or detect inclinations, earning capacity or health risks. The speakers will explore (and if possible specify) the difference that makes a difference when it comes to ML on location data, indicating when, how and why privacy may be infringed. It builds on the interdisciplinary FWO funded research project on ‘Contextual integrity and the proliferation of location data’ (see related publications here and there). UPDATE: Registration is no longer possible.

privacyrede.png

6 september 2016: De Privacyrede.

Mireille Hildebrandt voorspelt dat ‘het’ onderwijs binnen vijf jaar radicaal zal veranderen. We hebben nu een systeem waarin de persoonlijke verhouding tussen leerlingen en docent centraal staat en de inhoud van over te dragen kennis. We gaan naar een datagestuurde leeromgeving waarin de meeste beslissingen worden genomen door al dan niet ‘lerende’ computersystemen. Die systemen worden gevoed met de meetbare prestaties en gedragsdata van studenten en docenten. Sommigen zien in deze mutatie het voorportaal van een nieuw paradijs, anderen ontwaren de contouren van de poort naar de hel. In deze rede geeft Hildebrandt aan hoe we hemel en hel kunnen vermijden door de komst van de datagestuurde leeromgeving onder ogen te zien en door op cruciale punten goed doordachte keuzes te maken.

Zie de geschreven versie: Datagedreven Onderwijs: Wijs of Onwijs?

En de live opname: Wijs of Onwijs: Datagedreven Onderwijs

See also her Edinburgh keynote at the Annual Conference of the Learning Analytics and Knowledge Society (LAK2016).