Autor: Martin Fleischmann

Rádi bychom vás pozvali na veřejnou přednášku Anastassie Vybornové z IT University of Copenhagen na téma “Mathematics in the Ghetto”: pitfalls (and potentials) of computational approaches to urban segregation, která se uskuteční 4. prosince na Přírodovědecké fakultě. Anastassia Vybornova je doktorandkou v oboru Urban Data Science na IT University of Copenhagen. Její práce se zaměřuje na geografická data a aplikace, socioekonomické nerovnosti a udržitelnou mobilitu.

“Mathematics in the Ghetto”: pitfalls (and potentials) of computational approaches to urban segregation

In an increasingly data-driven world where inequalities and polarization are on the rise, what role can computational approaches play for urban segregation? In this talk, we will explore this question based on two ongoing research projects and several ideas-in-the-making. Looking at several contemporary examples of how Big Data – and the assumptions underlying its usage – influence (de)segregation patterns and policies, we ask: “How did we get to this?” We then trace back the history of segregation research and its ideological interdependence with prevalent economic theories and public discourse, highlighting the inherently political nature of corresponding mathematical models. Our overarching aim (work in progress!) is to develop a better discernment of the pitfalls (and potentials) of computational approaches to urban segregation.

• Datum: 4.12.2024
• Čas: 16:30
• Místo: Faculty of Science, Albertov 6, room G2, Prague
• In-person event

Od zimního semestru 2023/2024 bude otevřen nový volitelný předmět Spatial Data Science v sociální geografii. Ten zavádí do výuky studentů geografie data science (datovou vědu) a výpočetní analýzu s využitím open source nástrojů napsaných v programovacím jazyce Python. Předmět poskytuje studentům s malou nebo žádnou předchozí zkušeností s programováním základní kompetence v oblasti spatial data science (SDS). Zahrnuje:

• Rozšíření jejich statistické a numerické gramotnosti.
• Seznámení se základními principy programování a nejmodernějšími výpočetními nástroji pro SDS.
• Představení uceleného přehledu hlavních metodik, které má geograf v oblasti prostorových dat k dispozici, a vybudování intuice, jak a kdy je lze použít.
• Zaměření na reálné aplikace těchto technik v kontextu sociální geografie.
• Kurz se zaměřuje na data, která se obvykle používají v sociální geografii, ale jeho použitelnost se neomezuje pouze na sociální geografii. V praxi pracuje spíše s vektorovými daty než s rastry (i když i těmi se trochu zabývá) a často s daty zachycujícími různé aspekty lidského života. Koncepty spatial data science jsou však univerzální.

Po absolvování kurzu budou studenti schopni:

• Prokázat porozumění pokročilým konceptům spatial data science a používat otevřené nástroje pro analýzu prostorových dat.
• Porozumět motivaci a vnitřní logice hlavních metodických přístupů SDS.
• Kriticky zhodnotit vhodnost konkrétních technik, co mohou nabídnout a jak mohou pomoci odpovědět na geografické otázky.
• Použít několik technik prostorové analýzy a interpretovat výsledky v procesu přeměny dat na informace.
• Samostatně pracovat s nástroji SDS s cílem získat cenné poznatky, když se setkají s novým souborem dat.

Více informací naleznete v SIS. S dotazy se obracejte na garanta předmětu (martin.fleischmann@natur.cuni.cz).