<div dir="ltr"><div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;color:rgb(34,34,34)">Dear all,</span></div><div><br></div><div>I am teaching a new special-topics course at TTIC on People, Society, and Algorithms (Tu/Th 3:30-4:50pm). The course explores a number of topics around an emerging line of research on high-stakes evaluation problems (e.g., grading, hiring, peer review, model evaluation). We will discuss methodological foundations for modeling, collecting, and aggregating human evaluation data. Please feel free to reach out if you have any questions!</div><div><br></div><div>Best,</div><div>Jingyan</div><div><br></div><div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">====================================================================================================================================</div></div><div><br></div><div><b>Course Description:</b> This course considers designing and analyzing algorithms with a focus on explicitly taking consideration of people and society. The course covers selected topics in this area such as data elicitation, crowdsourcing, causal inference, etc., including recent research. The course will put an emphasis on theoretical principles underlying problems in these domains, including derivations and proofs of theoretical guarantees. Some application-specific considerations and directions will also be discussed as case studies. As this is an interdisciplinary field, we will also touch upon literature in psychology and economics that study the behavior of people.<br><br><b>Prerequisites:</b> Knowledge of basic probability and linear algebra.<br><br><b>Topics include:</b><br>- <b>Incentives:</b> strictly proper scoring rules, Bayesian truth serum<br>- <b>Crowdsourcing:</b> learning from pairwise comparisons, crowdsourced labeling, parametric and non-parametric models and their relations, message-passing algorithms<br>- <b>Experimentation:</b> randomized controlled trials, interference, switchback experiments, Simpson’s paradox<br>- <b>Applications:</b> recommendation systems, peer review<br><br><b>Expected outcomes:<br></b>- Awareness of various societal considerations in the development and analysis of algorithms<br>- Ability to critique modeling assumptions and choices, and understand the tradeoffs they induce<br>- Ability to apply mathematical tools and techniques to analyze algorithms and establish theoretical guarantees<br>- Ability to critically read and present research papers</div><div><br></div><br clear="all"></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><b style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">Brandie Jones </font></b><div><div><div><font color="#3d85c6"><b><i>Executive </i></b></font><b style="color:rgb(61,133,198)"><i>Administrative Assistant</i></b></div></div><div><b style="color:rgb(61,133,198)"><i>Outreach Administrator </i></b></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">Toyota Technological Institute</font></span></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></span></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></span></div></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6"><a href="http://www.ttic.edu" target="_blank">www.ttic.edu</a> </font></span></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6"><br></font></span></div></div></div></div></div>