FOR ENGLISH SEE BELOW
Cel projektu Automatyzacja polityk społecznych - infrastruktury algorytmiczne na rzecz dobrobytu w Europie
Aktualnie zbiór zawiera opis projektu Automatyzacja polityk społecznych - infrastruktury algorytmiczne na rzecz dobrobytu w Europie oraz wytyczne dotyczące kwestii etycznych i zarządzania danymi. Docelowo zostanie uzupełniony o wybrane dane.
Celem projektu jest uzyskanie wiedzy o zautomatyzowanych systemach podejmowania decyzji (ADM) wykorzystywanych w UE w polityce społecznej oraz konsekwencjach ich stosowania dla dobrobytu jednostek i społeczeństw. Infrastruktury oparte na danych stosowane w administracji publicznej zmieniają nie tylko sposób świadczenia usług publicznych i wypłaty świadczeń, ale przekształcają też relacje między ludźmi a państwem i rozumienie obywatelstwa społecznego. W projekcie skupiamy się na poznaniu perspektywy osób, których bezpośrednio dotyczy automatyzacja: m.in. twórców oprogramowania, pracowników instytucji publicznych realizujących polityki społeczne i miejskie oraz osób, których dane ulegają przetwarzaniu i wobec których używa się ADM, podejmując decyzje w politykach społecznych i miejskich.
Niniejszy zbiór danych odnosi się wyłącznie do badania prowadzonego na terenie Polski, kierowanego przez dr Karolinę Sztandar-Sztanderską realizowanego wraz z zespołem w składzie: Monika Berdys, Sebastian Sosnowski, dr Celina Strzelecka, dr Mateusz Trochymiak. Projekt stanowi część szerszego badania, kierowanego przez prof. Anne Kaun (Södertörn University), którym objętych jest 8 krajów europejskich (Austria, Niemcy, Dania, Szwecja Estonia, Polska, Portugalia, Włochy), reprezentujących różne etapy automatyzacji i typy systemów zabezpieczenia społecznego. W każdym z nich realizowane są studia przypadku w 2 obszarach: a) szeroko rozumianej polityki społecznej; b) komunalnych infrastruktur w ramach lokalnych polityk.
Projekt uzyskał finansowanie Narodowego Centrum Nauki (nr 2021/03/Y/HS5/00263) w ramach projektu Chanse.
Metody badawcze i rodzaje danych
Badanie realizowane w Polsce obejmuje:
- analizę danych zastanych dotyczących ADM w instytucjach publicznych,
- celowo dobrane studia przypadku ADM:
1 studium przypadku w obszarze pomocy społecznej,
2 studia przypadku w obszarze infrastruktury komunalnej i smart city: algorytmiczny system monitoringu miejskiego, cyfrowy system śledzenia odpadów komunalnych.
Studia przypadku zakładają wykorzystanie następujących metod:
- etnografii organizacji,
- wywiadów pogłębionych lub częściowo-ustrukturyzowanych z osobami o istotnej roli w procesie tworzenia lub wdrażania ADM: np. z pracownicami/pracownikami instytucji publicznych, twórc(zyni)ami oprogramowania, przedstawiciel(k)ami społeczności lokalnych, przedstawiciel(k)ami organizacji pozarządowych,
- warsztatów grupowych (tzw. mind scripting workshops lub vision workshops) z osobami, które należą do grupy docelowej badanej polityki publicznej w ramach której wprowadzono lub planuje się wprowadzenie ADM lub z innymi osobami, które doświadczają skutków wprowadzenia ADM (np. pracowników instytucji publicznych),
- mapowanie podróży danych (data journeys), czyli przepływu i przetwarzania danych osobowych w ramach badanej polityki publicznej.
By wyeliminować ryzyko identyfikacji badanych i przeciwdziałać powstaniu negatywnych dla nich konsekwencji związanych z udziałem w badaniu, spośród ww. typów danych planujemy udostępniać w repozytorium wyłącznie transkrypcje warsztatów grupowych. Dane pochodzące z etnografii organizacji i wywiadów niosą zbyt duże ryzyko rozpoznania badanych ze względu na niewielką liczbę instytucji publicznych w Polsce wdrażających ADM w ramach polityk społecznych i miejskich. Projekt uzyskał pozytywną opinię Komisji Etycznej.
Na tym etapie projektu w repozytorium udostępniamy:
- Plan zarządzania danymi (uzupełniony formularz Narodowego Centrum Nauki),
- Opis kwestii etycznych (uzupełniony formularz Narodowego Centrum Nauki),
- Wniosek do Komisji Etycznej Instytutu Filozofii i Socjologii PAN, na podstawie którego projekt uzyskał jej pozytywną opinię,
- Formularz zgody udziału w badaniu.
Opis projektu będzie stopniowo aktualizowany, a zbiór uzupełniany o kolejne dane i opis zasad dostępu.
Automating Welfare – Algorithmic Infrastructures for Human Flourishing in Europe (AUTO-WELF)
The Polish dataset of the AUTO-WELF project currently contains selected project documents, (e.g. ethical and data management guidelines), but will eventually be supplemented with selected qualitative data from the project.
AUTO-WELF investigates the extensive implementation of automated decision-making in the welfare sector across Europe. It is the first to provide a comparative analysis of automated welfare provision across European welfare regimes to examine the implications of algorithms and artificial intelligence for the future of European citizens and societies. Data-based infrastructures for public administration are shaping not only welfare provision, but also state-citizen relations and prompt questions of human agency in relation to complex socio-technical systems, ethics and accountability, as well as biases and inequalities.
This dataset refers exclusively to the part of research conducted in Poland. The Polish team is based at the Institute of Philosophy and Sociology of the Polish Academy of Sciences. Data has been collected by a team of researchers, led by Dr Karolina Sztandar-Sztanderska: Monika Berdys, Sebastian Sosnowski, Dr Celina Strzelecka, Dr Mateusz Trochymiak. The project is part of a wider study, led by Professor Anne Kaun (Södertörn University), which covers 8 European countries (Austria, Germany, Denmark, Sweden, Estonia, Poland, Portugal, Italy).
AUTO-WELF: Automating Welfare - Algorithmic Infrastructures for Human Flourishing in Europe is supported by the National Science Centre, Poland (grant no. 2021/03/Y/HS5/00263) under CHANSE ERA-NET Co-fund programme, which has received funding from the European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme, under Grant Agreement no 101004509.
The fieldwork consists of:
- desk research on ADM systems,
- mappings of data journey of people being exposed to ADM systems,
- mix-methods case studies of ADMs in two policy areas: 1) core welfare services; 2) communal welfare. Case studies consist of organizational ethnography, interviews (e.g. civil right organizations, software engineers, community representatives, case workers), workshops with citizens (mind scripting for ADM systems-in-use or vision workshops for ADM systems-in-the-making).
The only data that will be made conditionally available to the broader public (e.g. researchers, teachers) after the project ends are anonymised transcriptions of workshops with citizens. Concerning other data (e.g. transcripts of interviews with staff of public institutions implementing ADM, programmers, community representatives etc.) the project will opt out of making data accessible to third persons, as there is few people, who develop and work with ADM in public institutions in Poland and therefore they can be easily identified even after stripping off personal references (e.g. names) from transcriptions. Therefore, the reuse of such data might pose risks to the informants.
At this stage of the project, the repository contains:
- Data Management Plan
- Ethical considerations (in Polish)
- Application to the Ethics Committee of the Institute of Philosophy and Sociology of the Polish Academy of Sciences, on the basis of which the project received its positive opinion
- Consent form for participation in the study.
The project description will be progressively updated and the collection supplemented with more data.
