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Big Data, Law, and Policy
Last Updated: 2026-06-01 11:33:15
Abstract
This course introduces students to societal perspectives on the big data revolution. Discussing important contributions from machine learning and data science, the course explores their legal, economic, ethical, and political implications in the past, present, and future.
Objective
This course is intended both for students of machine learning and data science who want to reflect on the societal implications of their field, and for students from other disciplines who want to explore the societal impact of data sciences. The course will first discuss some of the methodological foundations of machine learning, followed by a discussion of research papers and real-world applications where big data and societal values may clash. Potential topics include the implications of big data for privacy, liability, insurance, health systems, voting, and democratic institutions, as well as the use of predictive algorithms for price discrimination and the criminal justice system. Guest speakers, weekly readings and reaction papers ensure a lively debate among participants from various backgrounds.
General Information
- Language
- English
- Levels
- DS , MSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- graded semester performance
Registration & Places
- Signup End
- 23.02.2025
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| seminar |
Big Data, Law, and Policy
Does not take place this semester.
Permission from lecturers required for all students.
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No time listed | 2 h weekly |
Offered In
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Wissenschaft im Kontext (Science in Perspective) (In Kursen aus dem Programm “Wissenschaft im Kontext” lernen Studierende, die MINT Fächer der ETH aus der Perspektive der Geistes-, Sozial- und Staatswissenschaften zu reflektieren. Nur die in diesem Abschnitt aufgelisteten Fächer können als "Wissenschaft im Kontext" angerechnet werden.)
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Typ A: Förderung allgemeiner Reflexionskompetenz (WiK-Kurse werden für Bachelorstudierende nach dem ersten Studienjahr sowie für alle Masterstudierende und Doktorierende empfohlen. Alle WiK-Kurse sind in Typ A gelistet. Bei den unter Typ B aufgeführten Kursen handelt es sich lediglich um Belegungsempfehlungen für bestimmte Departemente.)
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Typ B: Reflexion über fachspezifische Methoden und Inhalte (Fachspezifische Lerneinheiten. Relevant für alle Studierenden, die sich für diese Kurse interessieren. Diese Lerneinheiten sind alle auch unter "Typ A" aufgelistet, d.h. die Einschreibung ist allen Studierenden möglich.)
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