Bruder, Johannes

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    Publikation
    The Rewrite Collaborative Framework Browser Extension
    (15.02.2022) Bruder, Johannes; Sobecka, Karolina; Granzotto, Alberto; Frei, Fabian; Suess, Solveig; Kolb, Lucie
    A browser extension, based on the open access framework hypothes.is, which allows for collective reading and annotation of complex texts (e.g. policy texts, legal texts, international treaties). The extension can be used for teaching & research, consensus-building and negotiation, reviewing or rewriting. Please consult the manuals before installing and using the extension.
    09 - Software
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    Publikation
    Rewriting Climate Politics
    (24.01.2022) Bruder, Johannes; Sobecka, Karolina; Halpern, Orit [in: Anthropocene Curriculum]
    10 - Elektronische-/ Webpublikation
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    Publikation
    Rewriting as Practice
    (24.01.2022) Bruder, Johannes; Sobecka, Karolina; Halpern, Orit [in: Anthropocene Curriculum Courses]
    10 - Elektronische-/ Webpublikation
  • Vorschaubild nicht verfügbar
    Publikation
    The Rewrite
    (Het Nieuwe Instituut, 2022) Bruder, Johannes; Engelmann, Sasha; Aquije, Gabriela; Sobecka, Karolina; Bazdyrieva, Asia; Williams, Rhys; Krzykowski, Matylda [in: The Energy Show]
    14 - Ausstellungsbeitrag
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    Publikation
    KI als Medium und ›message‹ und die (Un-)Möglichkeit einer queeren Antwort
    (Transcript, 2022) Bruder, Johannes; Michael Klipphahn-Karge; Ann-Kathrin Koster; Sara Morais dos Santos Bruss [in: Queere KI. Zum Coming-out smarter Maschinen]
    Johannes Bruder untersucht in seinem Beitrag die konstitutiven Ein- und Ausschlüsse von autistischer Subjektivität und Kognition im Kontext von künstlicher Intelligenz. Während autistische Kognition in Fantasien von zukünftiger KI als konstitutives Anderes fungiert, waren und sind autistische Individuen essenzieller Bestandteil der kognitiven Infrastruktur von real existierender KI - ob als Testobjekte, Coder, oder Data Worker. Diese Dynamiken von Ein- und Ausschluss sind nicht neu, sondern gesellschaftlich fest verankert; autistische Aktivist*innen haben dementsprechend Strategien entworfen, sich selektiven Ein- und Ausschlüssen performativ zu entziehen. Im Text versucht Johannes Bruder diese Strategien für eine Antwort auf die Medientheorien zeitgenössischer AI fruchtbar zu machen.
    04A - Beitrag Sammelband
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    Publikation
    Teaching the Radical Catalogue, Nr. 8: Friendly Peer Review
    (29.11.2021) Belantara, Amanda; Drabinski, Emily; Engels, Sven; Groten, Anja; Diakrousi, Aggeliki; Burato, Anita; Morandi, Martino; Mugrefya, Élodie; Bruder, Johannes; Sobecka, Karolina; Schmidt, Nora; Snelting, Femke; Bühler, Karin K.; Früh, Roland; Lütolf, Julia; Kolb, Lucie; Weinmayr, Eva
    Für die letzte Lektion von «Teaching the Radical Catalogue – A Syllabus», ein Studienprogramm das im Rahmen der Ausstellung «Reading the Library» im Sitterwerk St.Gallen entwickelt wurde werden Bibliothekar:innen, Künstler:innen, Programmierer:innen, Forschende und Dozierende eine «friendly peer review» des Lehrplans vornehmen. Was fehlt im Lehrplan, der im während der Ausstellung entwickelt wurde? Wo sind eventuelle blinde Flecken der Verfasser:innen? Wie sollte oder könnte das Studienprogramm erweitert werden? Nicht zuletzt soll zudem gefragt werden, wie es weitergeht? Wie und wo kann der Lehrplan angewandt werden?
    06 - Präsentation
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    Publikation
    Optimal Brain Damage
    (08.10.2021) Bruder, Johannes; Halpern, Orit
    06 - Präsentation
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    Publikation
    Mapping Algorithmic Assumptions: Reflections from a Society for Psychological Anthropology roundtable
    (13.09.2021) Bruder, Johannes; Hagerty, Alexa; Garofalo, Livia; Royer, Alexandrine; Jovicic, Suzana; Neiman, Aaron; de Seta, Gabriele; Martin, Emily [in: Somatosphere]
    10 - Elektronische-/ Webpublikation
  • Vorschaubild nicht verfügbar
    Publikation
    After Pathology
    (25.06.2021) Bruder, Johannes
    06 - Präsentation
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    Publikation
    The Algorithms of Mindfulness
    (SAGE, 22.06.2021) Bruder, Johannes [in: Science, Technology & Human Values]
    This paper analyzes notions and models of optimized cognition emerging at the intersections of psychology, neuroscience, and computing. What I somewhat polemically call the algorithms of mindfulness describes an ideal that determines algorithmic techniques of the self, geared at emotional resilience and creative cognition. A reframing of rest, exemplified in corporate mindfulness programs and the design of experimental artificial neural networks sits at the heart of this process. Mindfulness trainings provide cues as to this reframing, for they detail each in their own way how intermittent periods of rest are to be recruited to augment our cognitive capacities and combat the effects of stress and information overload. They typically rely on and co-opt neuroscience knowledge about what the brains of North Americans and Europeans do when we rest. Current designs for artificial neural networks draw on the same neuroscience research and incorporate coarse principles of cognition in brains to make machine learning systems more resilient and creative. These algorithmic techniques are primarily conceived to prevent psychopathologies where stress is considered the driving force of success. Against this backdrop, I ask how machine learning systems could be employed to unsettle the concept of pathological cognition itself.
    01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift