Universität Wien
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170498 UE Ghost Work in the Realm of Images - Basics and Effects of Machine Vision (2024W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 17 - Theater-, Film- und Medienwissenschaft
Continuous assessment of course work
MIXED
Moodle
Sa 18.01. 10:00-16:00 Seminarraum 4 2H558 UZA II Rotunde

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Attendance at the digital session (12.10) is a prerequisite for participation in the block sessions. Organizational questions will be clarified and the literature for the first block date will be presented.

  • Saturday 12.10. 11:30 - 13:00 Digital
  • Saturday 16.11. 09:00 - 17:00 Seminarraum 4 2H558 UZA II Rotunde
  • Sunday 17.11. 09:00 - 14:00 Seminarraum 4 2H558 UZA II Rotunde
  • Sunday 19.01. 10:00 - 16:00 Seminarraum 4 2H558 UZA II Rotunde

Information

Aims, contents and method of the course

Anyone with a photo library on their smartphone will be familiar with this: At regular intervals, the app offers us a selection of photos from our image pool, sorted by subject. The fact that this is often not so bad shows how advanced the tools of machine vision have become: that is, the algorithms that automatically sift through the vast quantities of photographs on hard drives, cell phone storage or clouds and are supposed to help us cope with the digital flood of images. But what does the AI 'see' and, above all, on what basis does it select something, highlight something, while others disappear into obscurity? The algorithmic bias of facial recognition, for example, has been under discussion for some time, resulting in an increase in racist, sexist, age-related and other forms of discrimination. This is also effective in other fields of machine vision. It is therefore important to investigate which data sets are used to train the algorithms, but also to ask what role the human actors play who, as clickworkers, tag photographs or control the automatic tagging. What impact does human and technical 'ghost work' have on our understanding of photography, on the aesthetic and ethical norms of our use of images?
In the seminar, we want to open up the black box of this ghost work a little. In the theoretical part, the basics of digital image production, image search engines and machine vision will be developed; this will be followed by small field studies to test the effects of automatic image sorting. Examples of the artistic examination of visual data sets and their influence on, for example, the functioning of Instagram, will provide support in the development of the students' own questions.

Translated with DeepL.com (free version)

Assessment and permitted materials

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Hinweise der SPL TFM:
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.

Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).

Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion ("Notenrelevantes Gespräch") der abgegebenen schriftlichen Hausarbeit vorsehen, die erfolgreich zu absolvieren ist.

Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.

Alle Studierenden, die einen Lehrveranstaltungsplatz erhalten haben, sind zu beurteilen, sofern sie sich nicht zeitgerecht abgemeldet haben oder unverzüglich nach Wegfall des Hindernisses einen wichtigen Grund für die Nichtdurchführung der Abmeldung glaubhaft machen.

Bei Vorliegen eines solchen Grundes (z.B. eine längere Erkrankung) kann die*der Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden.
Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich zu stellen. Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und entsprechend erfasst.

Dies und weitere Bestimmungen finden sie im studienrechtlichen Satzungsteil: https://satzung.univie.ac.at/studienrecht/.

Wenn Sie eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben und sich für einen vierten Antritt anmelden wollen, kontaktieren Sie bitte die StudienServiceStelle Theater-, Film- und Medienwissenschaft.

Minimum requirements and assessment criteria

Active participation in the two seminar blocks. Preparation of selected theoretical texts (reading card). Participation in group work and presentations. Presentation of a small field research project with a self-selected question.
Reading card 20%, group presentation 20%, concept, implementation and presentation of the field study (60%)

Examination topics

Active examination of the semester literature (reading card and group work), development of a question for the field study, implementation and presentation of the results using slides in the seminar.

Reading list

Publications from the series "Digitale Bildkulturen" (Wagenbach Verlag, since 2029), especially: "Bildersuche" (Felix Thürlemann, Sept. 2024), "Metabilder" (Estelle Blaschke, 2024), KI-Kunst (Merzmensch, 2023), "Filter" (Berit Glanz, 2023), "Bildzensur" (Katja Müller-Helle, 2022), "Gesichtserkennung" (Roland Meyer, 2021).
Mary L. Gray/Siddarth Suri: Ghost Work, How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass (Boston/New York 2019, excerpts)

Association in the course directory

Last modified: Tu 08.10.2024 10:26