MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
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■020    ▼a9798383164570
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31300679
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a320
■1001  ▼aLucky,  Matthew  C.▼0(orcid)0000-0002-0825-5409
■24510▼aLearning  Regimes:  The  Politics  of  Expertise
■260    ▼a[Sl]▼bIndiana  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a268  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-12,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Scheuerman,  William  E.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Indiana  University,  2024.
■520    ▼aContemporary  democracies  are  undergoing  a  period  of  crisis  as  sustained  challenges  from  antisystem  populist  movements  threaten  to  bring  an  end  to  popular  rule.  Simultaneously,  the  cultural  authority  of  scientific  and  technological  expertise  has  been  severely  eroded  in  the  public  mind,  as  viscerally  illustrated  by  the  partisan  skepticism  of  life-saving  vaccinations  against  COVID-19.  This  dissertation  addresses  the  intersection  of  those  twin  crises  of  democracy  and  expertise  by  adopting  an  interdisciplinary  approach  that  combines  insights  from  democratic  theory,  science  and  technology  studies,  and  critical  algorithmic  studies.  This  approach  challenges  the  default  position  in  political  theory  that  holds  a  taken-for-granted  assumption  that  scientific  research  and  technological  design  exist  beyond  the  boundaries  of  politics  and  can  thus  be  safely  ignored.  I  demonstrate,  in  contrast,  that  scientific  and  technological  expertise  are  interwoven  with  the  Political  and  that  exploring  the  intersection  of  politics  and  expertise  provides  a  new  perspective  for  addressing  the  twin  crises.  A  key  insight  from  this  research  is  the  demonstration  that  approaches  to  solving  social  problems  that  sacrifice  democracy  to  prioritize  empowering  experts  are  counterproductive.  For  instance,  I  show  that  democracies  hold  an  advantage  over  regimes  governed  by  experts  because  democracies  generate  a  beneficial  alignment  between  the  interests  of  politicians,  experts,  and  citizens  that  directs  expert  research  toward  addressing  social  problems.  Likewise,  I  demonstrate  that  the  use  of  artificial  intelligence  (AI)  systems  in  the  public  sector  has  largely  squandered  their  potential  by  focusing  narrowly  on  fulfilling  state  imperatives  while  neglecting  emancipatory  applications.  To  wit,  without  democratic  guidance  from  the  public,  the  use  of  AI  systems  in  the  state  tends  to  simply  provide  new  technological  means  for  doing  the  same  old  things.  Finally,  this  dissertation  ultimately  contends  that  the  best  pathway  toward  simultaneously  reinvigorating  democracy  and  rebuilding  trust  in  expertise  requires  us  to  systemically  invite  participatory  engagement  from  the  public  into  the  processes  of  scientific  research  and  technological  design.  Hence,  cooperative  engagement  between  democracy  and  expertise  affords  the  best  opportunity  to  address  the  twin  crises  afflicting  both.
■590    ▼aSchool  code:  0093.
■650  4▼aPolitical  science
■650  4▼aPublic  administration
■650  4▼aPublic  policy
■653    ▼aArtificial  intelligence
■653    ▼aDemocracy
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■653    ▼aExpertise
■653    ▼aScience  and  technology  studies
■690    ▼a0615
■690    ▼a0630
■690    ▼a0617
■71020▼aIndiana  University▼bPolitical  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-12A.
■790    ▼a0093
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162030▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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