Скачать или смотреть AlgorithmWatch erklärt: Korrelation & Kausalität

Korrelation ≠ Kausalität. Korrelationen, also Zusammenhänge von Ereignissen oder Phänomenen, begegnen uns täglich. Zum Beispiel steigt im Sommer sowohl der Konsum von Eis, als auch die Anzahl Toter durch Ertrinken. Daraus lässt sich jedoch nicht unbedingt schließen, dass die Ursache (Kausalität) für die Ertrunkenen der steigende Eiskonsum ist. Wenn bei der Interpretation von Daten Korrelation und Kausalität gleich gesetzt werden, kann es schnell zu Trugschlüssen kommen.

Dieses Video ist Teil des Forschungsprojekts "Automatisiertes Personalmanagement und Mitbestimmung" von AlgorithmWatch, gefördert durch die Hans Böckler Stiftung.

📺 Weitere Erklärvideos:
Was sind Proxy Variablen?    • AlgorithmWatch erklärt: Proxy-Variablen  

Lesen Sie mehr zum Thema im Web-Dossier: https://algorithmwatch.org/de/auto-hr/
Dort können Sie die Ergebnisse des Projekts einsehen, bestehend aus einem Positionspapier, mehrerer arbeitsrechtlicher Gutachten sowie einem Leitfaden für Betriebsräte.

📍 Positionspapier: Rechte und Autonomie von Beschäftigten stärken – Warum Gesetzgeber, Unternehmen und Betriebsräte handeln müssen
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☑️ Leitfaden: Überprüfung essenzieller Eigenschaften KI-basierter Systeme für Betriebsräte und andere Personalvertretungen
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🕹 Lernen Sie die Funktionsweise von Machine Learning und Neuronalen Netzen spielerisch kennen. Mit unserem HR Puzzle verdeutlichen wir, wie viele Angebote von Personalmanagement Software heutzutage funktionieren.
https://algorithmwatch.org/de/hrpuzzle/

📕 Gutachten: Bestehende und künftige Regelungen des Einsatzes von Algorithmen im HR-Bereich
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📕 Gutachten: People Analytics muss den Menschen zugutekommen
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📕 Gutachten: Arbeitsrechtliche Aspekte und Beschäftigtendatenschutz
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📕 Working Paper: KI-basierte Systeme für das Personalmanagement – was ist fair, was ist erlaubt?
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