CURSO:ETICA PARA CIENCIA DE DATOS Y ESTADISTICA TRADUCCION:ETHICS FOR DATA SCIENCE AND STATISTICS SIGLA:ETI195 CREDITOS:10 MODULOS:03 CARACTER:MINIMO TIPO:CATEDRA, TALLER CALIFICACION:ESTANDAR PALABRAS CLAVES:ETICA,TRANSPARENCIA,PRIVACIDAD,SESGOS, RESPONSABILIDAD NIVEL FORMATIVO:PREGRADO I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO En este curso, los y las estudiantes aprenderan principios y valores eticos, asi como las herramientas y metodologias que fundamentan el uso responsable de los datos en distintos contextos. De esta forma, el curso se enfocara en los procesos de recoleccion, analisis e interpretacion de datos y sus implicaciones eticas en aplicaciones de IA y estadistica. Las lecturas, catedras y actividades tienen como objetivo que los y las estudiantes comprendan tanto la critica como las posibles soluciones a problemas relacionados con transparencia, interpretabilidad, explicabilidad, privacidad, sesgos, entre otros. Asimismo, se instruye a los estudiantes en las responsabilidades asociadas a la etica profesional en el manejo de datos. II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 1.Analizar las dificultades eticas que puede presentar un proceso de analisis de datos identificando los componentes y tecnicas que se pueden utilizar para mitigarlas. 2.Aplicar herramientas matematicas y computacionales que garanticen un uso responsable de los datos. 3.Distinguir principios y valores eticos en la toma de decisiones basadas en datos. 4.Evaluar la importancia de la privacidad y proteccion de datos, especialmente en relacion con la recopilacion y uso de datos sensibles. 5.Implementar estrategias para minimizar los sesgos durante la recoleccion, analisis e interpretacion de datos. 6.Comunicar resultados de manera accesible e identificar las limitaciones del analisis de datos. III.CONTENIDOS 1.Introduccion al mundo de la etica 1.1.?Que es la etica de datos? 1.2.Alfabetizacion etica critica: principios y valores 1.3.Interacciones entre etica y tecnica: practicas y estrategias 1.4.Introduccion a la investigacion cuantitativa 1.5.Una vision socio-tecnica para la etica de datos 2.Sesgos, justicia, y discriminacion 2.1.Definiciones y tipos de sesgos 2.2.Definiciones y tipos de justicia 2.3.Minimizacion de sesgos 2.4.Previniendo la discriminacion 3.Transparencia, interpretabilidad y explicabilidad 3.1.Distinciones eticas y tecnicas 3.2.Tipos de transparencia 3.3.Interpretabilidad y explicabilidad 4.Privacidad, proteccion de datos, y etica profesional 4.1.Principios eticos de la privacidad 4.2.Gobernanza etica de datos: gestion y proteccion 4.3.Regulaciones y codigos para el manejo de datos 4.4.Responsabilidad y etica profesional IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS -Catedras. -Talleres. -Analisis de casos. -Trabajo colaborativo. -Expertos invitados. -Trabajo de investigacion. V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS -Talleres aplicados: 30% -Actividades evaluadas en clase: 30% -Actividad de investigacion: 40% VI.BIBLIOGRAFIA Minima Braun, M. & Hummel, P.(2022) Data Justice and Data Solidarity, Patterns,Volume 3, Issue 3. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100427 Warsame, M.(2021)"Ethical Data Work: Lessons on Technical Data Protection". Medium. https://towardsdatascience.com/ethical-data-work-lessons-on-technical-data-protection-e6ab2d0c6571 Hand, D.(2018). Aspects of Data Ethics in a Changing World: Where Are We Now? Big Data,6(3):176-190. Butler, N.,Delaney, H., Hesselbo., E & Spoelstra, S.(2020). Beyond measure. Ephemera,(20):1-16. Harris, J.(2014). Distrust Your Data. Six Ways to Make Mistakes with Data. https://source.opennews.org/articles/distrust-your-data/ Complementarias Criado-Perez, C.(2019). La mujer invisible: descubre como los datos configuran un mundo hecho por y para los hombres.(Vintage Publisher: New York). Introduccion. El hombre por defecto, pp.14-29. Capitulo 1. La vida cotidiana. ?Hay sexismo en la retirada de nieve?, pp.31-44. O?Neil, C.(2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy.(Crown Publishing Group: New York). Capitulo 5. Civilian Casualties. Justice in the Age of Big Data, pp.70-84. Veliz, C.(2020). Privacy is Power: why and how you should take back control of your data.(Penguin Random House: London). Capitulo 4. Privacy is power, pp.26-43. PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE INSTITUTO DE ETICAS APLICADAS / MAYO 2023