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Algorithmic governance

Objetivos

A governança algorítmica é amplamente definida como a governança por meios algorítmicos na administração pública, onde alguma ordem e coordenação entre os atores são alcançadas por meio do uso de procedimentos computacionais referidos como algoritmos (aprendizagem de máquina). A regra por algoritmos, ou governança algorítmica, é proposta como uma alternativa aos sistemas burocráticos (legais/orientados pela racionalidade) e de mercado (orientados pelos preços). À medida que o número de decisões tomadas por algoritmos cresce, há um entusiasmo crescente sobre seu potencial de trazer mudanças positivas, levantando preocupações sobre as implicações negativas da tomada de decisões algorítmicas. Este curso permite que os alunos entendam os princípios fundamentais da governança, conforme evoluiu ao longo dos anos, os algoritmos e como a governança é impactada pela tomada de decisão algorítmica. Ele fornecerá aos alunos a compreensão das implicações positivas e negativas da governança algorítmica, as práticas em diferentes governos. 



Caracterização geral

Código

2621

Créditos

3.5

Professor responsável

Leid Zejnilovic

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Inglês

Pré-requisitos

n/a 


Bibliografia

Freely accessible online A governance framework for algorithmic accountability and transparency https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2019/624262/EPRS_STU(2019)624262_EN.pdf

Ebers, M., Gamito, M. C., (2021). Algorithmic Governance and Governance of Algorithms Legal and Ethical Challenges. SpringerLink 

 

Método de ensino

As aulas serão a forma predominante de apresentação e serão complementadas por uma variedade de abordagens pedagógicaa, incluindo discussão de estudos de caso e exercícios na aula. Espera-se um intercâmbio completo entre o instrutor e o aluno. A preparação antes da aula é de importância crucial.

A disciplina também beneficiará de oradores convidados que visitarão a aula para compartilhar sua experiência em governança algorítmica. 


Método de avaliação

1. Participação na aula (10%) 

2. quizzes na aula (20%) 

3. Exame (70%)

 

Conteúdo

Esta disciplina está dividida em duas componentes:

Componente 1: Introdução à Governança e Machine Learning. Nas primeiras três semanas, o aluno irá visualizar a evolução da teoria e prática da governança e conhecerá os fundamentos da aprendizagem de máquina, no contexto da governança.

Componente 2: Governança por meio da tomada de decisão humano-computador. Nas últimas três semanas, vamos nos concentrar na tomada de decisão ao longo do espectro exclusivamente humano até totalmente automatizado e considerações éticas inerentes. Por fim, o aluno terá a oportunidade de contextualizar o conhecimento e refletir sobre as possíveis aplicações de governança algorítmica, visualizando as práticas em diferentes países e pensando em novas formas de desafiar o desafio da governança.