Informação Pública e Informação Corporativa: uma reflexão sobre a transparência dos algoritmos preditivos nas cidades inteligentes
Este trabalho foi apresentado no 28º Congresso Brasileiro de Biblioteconomia e Documentação – CBBD 2019, como resumo expandido, e tem por objetivo identificar a prática da transparência nas organizações públicas e privadas diante do fenômeno do Big Data Analytics. Para revisão da literatura foram selecionados alguns trabalhos que apresentaram preocupações relacionadas ao problema da opacidade dos algoritmos preditivos utilizados nas pioneiras Smart Cities norte-americanas na oferta de serviços públicos, tais como segurança, justiça, serviço social e educação. Tratam-se de serviços típicos da esfera governamental, cujo controle está sendo, cada vez mais, centralizado nas organizações privadas por contarem com a expertise e infraestrutura tecnológica necessária para poder rodar os citados algoritmos preditivos.
Informação Pública e Informação Corporativa: uma reflexão sobre a transparência dos algoritmos preditivos nas cidades inteligentes
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DOI: 10.22533/at.ed.9972015049
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Palavras-chave: Big Data. Algoritmos Preditivos. Informação Pública. Transparência. Gestão da Informação.
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Keywords: Big Data. Predictive Algorithms. Public Information. Transparency. Information Management.
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Abstract:
This paper was presented at the 28º Congresso Brasileiro de Biblioteconomia e Documentação - CBBD 2019, as an expanded summary, and aims to identify the practice of transparency in public and private organizations in the face of Big Data Analytics phenomenon. For literature review, some studies were selected that presented concerns related to the problem of the opacity of the predictive algorithms used in the pioneer Smart Cities in North America to offer public services, such as security, justice, social work and education. These are typical services of the government sphere, whose control is increasingly being centralized in private organizations because they have the expertise and technological infrastructure necessary to run those predictive algorithms.
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Número de páginas: 7
- Francisco Carlos Paletta
- Suzana Mayumi Iha Chardulo
