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  3. Guter Artikel von Imre Stock darüber, wer die #ICE-Mascine antreibt.

Guter Artikel von Imre Stock darüber, wer die #ICE-Mascine antreibt.

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    #1

    Guter Artikel von Imre Stock darüber, wer die #ICE-Mascine antreibt. Sie erwähnt es nicht im Detail, aber ein Teil der Data Broker, die missionskritisch für ICE sind, stammen ursprünglich aus dem Wissenschaftsbereich wie #LexisNexis oder #ThomsonReuters. Wichtig ist die Rolle der erwähnten Scorings, aus denen die Listen der Zielgruppen abgeleitet werden. Solche Scoring kennen wir in der Wissenschaft auch, sie lassen sich aber auch ganz anders einsetzen wie gewohnt (1/2).

    https://www.heise.de/hintergrund/USA-Die-Architektur-der-Abschiebung-und-Palantirs-Rolle-im-neuen-ICE-System-11152960.html

    renkesiems@openbiblio.socialR behrmann@norden.socialB 2 Antworten Letzte Antwort
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      Guter Artikel von Imre Stock darüber, wer die #ICE-Mascine antreibt. Sie erwähnt es nicht im Detail, aber ein Teil der Data Broker, die missionskritisch für ICE sind, stammen ursprünglich aus dem Wissenschaftsbereich wie #LexisNexis oder #ThomsonReuters. Wichtig ist die Rolle der erwähnten Scorings, aus denen die Listen der Zielgruppen abgeleitet werden. Solche Scoring kennen wir in der Wissenschaft auch, sie lassen sich aber auch ganz anders einsetzen wie gewohnt (1/2).

      https://www.heise.de/hintergrund/USA-Die-Architektur-der-Abschiebung-und-Palantirs-Rolle-im-neuen-ICE-System-11152960.html

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      schrieb zuletzt editiert von
      #2

      Aus der Masse an Daten, die fortlaufend über Forschende getrackt, gehandelt und z.B. von #LexisNexis weiterverbreitet werden, lässt sich eine Menge ableiten: Bewegungsmuster, Netzwerke, Informationsverhalten, behandelte Themen, Kooperationspartner und vieles mehr. Und letztlich könnte durch entsprechendes Scoring auch das Interesse autoritärer Regimes befriedigt werden, wer in ihrem Sinne gutdenkvoll ist - oder nicht. Irgendeine Datenbude wird es schon anbieten. (2/2)

      https://www.melusinapress.lu/read/1981-5838-wadr/section/ad2cc559-1a30-4f43-972b-0957993a6528

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      • renkesiems@openbiblio.socialR renkesiems@openbiblio.social

        Aus der Masse an Daten, die fortlaufend über Forschende getrackt, gehandelt und z.B. von #LexisNexis weiterverbreitet werden, lässt sich eine Menge ableiten: Bewegungsmuster, Netzwerke, Informationsverhalten, behandelte Themen, Kooperationspartner und vieles mehr. Und letztlich könnte durch entsprechendes Scoring auch das Interesse autoritärer Regimes befriedigt werden, wer in ihrem Sinne gutdenkvoll ist - oder nicht. Irgendeine Datenbude wird es schon anbieten. (2/2)

        https://www.melusinapress.lu/read/1981-5838-wadr/section/ad2cc559-1a30-4f43-972b-0957993a6528

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        schrieb zuletzt editiert von
        #3

        @RenkeSiems Wenn man anfängt, sich mit Datensammelei zu beschäftigen, macht es einen ganz unruhig, wie gleichgültig es vielen zu sein scheint. Gerade auch bei wissenschaftlichen Angeboten.

        Es wird dann immer schwerer, auch im Bibliothekskontext, manche "Normalitäten" auszuhalten.

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        • renkesiems@openbiblio.socialR renkesiems@openbiblio.social

          Guter Artikel von Imre Stock darüber, wer die #ICE-Mascine antreibt. Sie erwähnt es nicht im Detail, aber ein Teil der Data Broker, die missionskritisch für ICE sind, stammen ursprünglich aus dem Wissenschaftsbereich wie #LexisNexis oder #ThomsonReuters. Wichtig ist die Rolle der erwähnten Scorings, aus denen die Listen der Zielgruppen abgeleitet werden. Solche Scoring kennen wir in der Wissenschaft auch, sie lassen sich aber auch ganz anders einsetzen wie gewohnt (1/2).

          https://www.heise.de/hintergrund/USA-Die-Architektur-der-Abschiebung-und-Palantirs-Rolle-im-neuen-ICE-System-11152960.html

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          schrieb zuletzt editiert von
          #4

          @RenkeSiems Interessant am Artikel ist auch, dass hierzulande - zumindest in einigen Bundesländern auch mittels Palantir - sehr ähnliche Totalüberwachungssysteme aufgebaut werden. Die Auskunftsverweigerung zu Datenquellen kann man durchaus als Bestätigung werten.

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