关于启发式模型、假设和参数
摘要：计算机科学和社会相互作用的技术研究经常关注研究人员如何对社会和物理系统进行建模。这些模型是计算机科学家规定问题和提出算法解决方案的基础。然而，计算的社会效应往往也取决于不明显和模糊的技术细节、选择和限定条件。这些因素是应用于解决问题的特定算法技术和理论的产物，它们的性质可能危及对管理它们所做的常常是自由决策的全面社会技术审查。我们描述了用于编码这些选择和限定条件的三类对象：启发模型、假设和参数。我们提出了六个原因，这些对象可能对计算机科学的综合分析构成危险，并认为在科学工作的解释中它们值得深入研究。
作者：Samuel Judson and Joan Feigenbaum
论文ID：2201.07413
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-08-21