This paper reframes algorithmic systems as intimately connected to and part of social and ecological systems, and proposes a first-of-its-kind methodology for environmental justice-oriented algorithmic audits. How do we consider environmental and climate justice dimensions of the way algorithmic systems are designed, developed, and deployed? These impacts are inherently emergent and can only be understood and addressed at the level of relations between an algorithmic system and the social (including institutional) and ecological components of the broader ecosystem it operates in. As a result, we claim that in absence of an integral ontology for algorithmic systems, we cannot do justice to the emergent nature of broader environmental impacts of algorithmic systems and their underlying computational infrastructure. We propose to define algorithmic systems as ontologically indistinct from Social-Ecological-Technological Systems (SETS), framing emergent implications as couplings between social, ecological, and technical components of the broader fabric in which algorithms are integrated and operate. We draw upon prior work on SETS analysis as well as emerging themes in the literature and practices of Environmental Justice (EJ) to conceptualize and assess algorithmic impact. We then offer three policy recommendations to help establish a SETS-based EJ approach to algorithmic audits: (1) broaden the inputs and open-up the outputs of an audit, (2) enable meaningful access to redress, and (3) guarantee a place-based and relational approach to the process of evaluating impact. We operationalize these as a qualitative framework of questions for a spectrum of stakeholders. Doing so, this article aims to inspire stronger and more frequent interactions across policymakers, researchers, practitioners, civil society, and grassroots communities.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
59+阅读 · 2022年5月5日
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
47+阅读 · 2022年2月19日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员