Good Data - Guide de l'optimiste pour notre avenir numérique

Note :   (4,2 sur 5)

Good Data - Guide de l'optimiste pour notre avenir numérique (Sam Gilbert)

Avis des lecteurs

Résumé:

Good Data est un ouvrage opportun et accessible qui se concentre sur les intersections entre la technologie, la confidentialité des données et les politiques publiques. Il offre des perspectives perspicaces qui vont à l'encontre des récits trop négatifs sur les grandes technologies, en mettant l'accent sur les avantages sociaux de l'utilisation des données et sur la concurrence plutôt que sur la réglementation. Le livre est bien accueilli pour son style engageant et sa clarté, bien que certains critiques trouvent à redire sur la seconde moitié.

Avantages:

Style d'écriture engageant et accessible
Fournit des idées réfléchies sur la politique technologique et l'utilisation des données
Offre une perspective optimiste et pleine d'espoir sur le rôle des données dans la société
Dissipe les idées fausses propagées par d'autres auteurs comme Zuboff
Informatif et pratique, avec des applications et des exemples du monde réel
Convient à la fois à un public technique et non technique.

Inconvénients:

La seconde moitié du livre est perçue comme décousue et trop académique
Certaines opinions sur le consumérisme peuvent sembler peu critiques
Les critiques des grandes entreprises technologiques peuvent être considérées comme trop indulgentes ou simplistes par certains lecteurs.

(basé sur 10 avis de lecteurs)

Titre original :

Good Data - An Optimist's Guide to Our Digital Future

Contenu du livre :

Une remise en question de tout ce que vous pensiez savoir sur les données, la vie privée et l'avenir de la Big Tech.

Good Data examine les nouvelles façons dont cette explosion d'informations nous aide déjà, et explique pourquoi le meilleur reste à venir.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781787396333
Auteur :
Éditeur :
Sous-titre :An Optimist's Guide to Our Digital Future
Reliure :Broché
Année de publication :2022
Nombre de pages :320

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)