Accions

Big data i objectes intel·ligents 1-2-2016/apunts

De teixidora

(S'ha redirigit des de: Big data i objectes intel·ligents 1-1-2016/apunts)


Cicle: L'era digital: una mirada crítica

Biblioteca Sant Gervasi - Joan Maragall

http://w110.bcn.cat/portal/site/Biblioteques/menuitem.bf428a7b1724144fa0c5a0c5a2ef8a0c/?vgnextoid=4d2c49e9ad872510VgnVCM1000001947900aRCRD&vgnextfmt=formatDetall&vgnextchannel=f5432c4f9bbd5410VgnVCM1000001947900aRCRD&lang=ca_ES

Vegeu apunts de la sessió següent: https://public.etherpad-mozilla.org/p/eradigital15f

Apunts de la primera sessió 1 de febrer de 2016

Big data i objectes intel·ligents: quan tot és quantificable. Andreu Belsunces @AndreuIII

Si us plau, completeu els apunts i afegiu-hi +referències

Tecnologia no és només aquell aparell físic, és tot el que hi ha darrere.

Tecnologia és una caixa negra, fem coses amb ella sense saber com funciona.

Tecnologia: és ciència, cultura, hàbits i valors, cultura, política, economia, religió

Una tecnologia és també altres tecnologies implicades en ella.

Un diari és varies tecnologies: paper, impressió, tecnologies legals drets d'autor, tecnologia transport,....

Exemple Arduino:

  • No parteix de res
  • Però ha fet accessible a molta gent l'electrònica i la robòtica

Determinisme tecnològic:

  • La tecnologia està darrere la societat, la impacta i la fa anar endavant
  • Exemple: donem ordinador als nens i impulsem el progrés educatiu

Adopció social de la tecnologia

Actor xarxa

  • Una innovació aconsegueix implantar-se societat quan tots actors es "posen d'acord".

Referències bibliogràfiques

  • Fuller & Gofey
  • Les tecnologies incorporen poder de certs actors i l'exerceixen
  • enlloc d'agents que se'n cuiden de les màquines estem al seu servei

Cas exemple: Google Now, interrelació serveis google.

  • Anècdota: l'Andreu explica l'avís que va rebre que havia d'anar a l'aeroport perquè farà tard quan anava a Berlin. Google sabia, per seguiment dels seus patrons de desplaçament, que aniria amb transport públic

Big data i lògica algoritme afecta amb com es crea cultura.

Per què podem parlar de big data avui?

  • La digitalització ha fet que ens disparéssim en la creació de dades.

càlcul aproximat: 2014 2% info era analògica

Datificació

  • Estadística, amb mostra de població fas aproximació al total
  • El que ara s'està acostant és a tenir el total de la mostra.

Cas: google va intentar predir on hi hauria primer grip en funció de les cerques que feia la gent amb paraules relacionades amb símptomes. - Google Flu Trends - https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Flu_Trends 

No queda clar si se'en van sortir:http://www.wired.com/2015/10/can-learn-epic-failure-google-flu-trends/

Procés suposadament possible: mineria, agregació, recopilació info, crear correlacions, patrons, aplicar probabilitat, fer prediccions.

Quantficació de la nostra vida pot ajudar a cuidar-nos millor, però no tot és quantificable, per exemple en el cas d'emocions:  http://www.nytimes.com/2015/02/05/universal/es/cristal-roto-la-historia-del-fracaso-de-google-glass.html?_r=0

Monitorització de nostra activitat quotidiana.

  • El que comprem queda registrat i amb un sol punt de dades (pagament) es pot obtenir molta info  sobre què i on comprem.
  • Perquè sigui útil i interpretable visualització de dades és important, posar en mapes o en gràfics estadístics, perquè una fulla de càlcul amb milers de dades no ens serveix.

"Quan canvia l'escala canvia l'essència" big data.

Exemple: 

MWC Impact | CARTODB y BBVA Aquesta visualització interactiva mostra el nombre de transaccions fetes amb targeta de crèdit a Barcelona per residents i visitants durant el Mobile World Congress del 2012. http://bigbangdata.cccb.org/mwc-impact-cartodb-i-bbva/ 

Espais on es genera poder actualment són els datacenters, com ho havien estat antigament les esglésies i els castells, per exemple.

Discurs de la tecnoèlit que ens convida a fer servir coses connectades fan servir eufemismes.

Per exemple "el núvol" (en realitat màquines molt físiques)

Quan es parla de smart, en realitat es parla de sensors, i possiblement de vigilància i control dels nostres entorns.

Entorns on grans corp puguin inferir millor del que fem.

Fer-nos dependents d'aquestes tecno, com ara ho som de l'electricitat o de les carreteres.

Cas nest termostat que Google va comprar per 1000 milions. https://nest.com/#meet-the-nest-learning-thermostat 

Significatiu, és aparell que "mai para d'aprendre" (sobre el nostre comportament; quan dormim, què fem)

Pregunta: què fa amb aquestes dades, són nostres o les utilitza google?

Actuació pública perquè altres actors del mercat veiessin que google apostava per aquest tipus de dispositiu domèstic

Tiqqun - revista francesa - (https://es.wikipedia.org/wiki/Tiqqun)  que parla de 'capitalismo cibernético' – fluxos de mercat, de mercaderies, de persones, quan això es colapsa una nova tecnologia apareix, més sofisticada.

Capitalisme de predicció datificat

elements que fan una "vigilància tova" i la vigilància implica control

Lògica de "captura total".

Text "la hipòtesi cibernètica"  de Tiqqun

creixement dels fluxos fa desenvolupar nova tecnologia per controlar-los.

A la lògica del big data hi ha inherent la necessitat d’evitar el desordre, com més dades tens més fàcil evitar que hi hagi desordre o caos, però les persones no funcionem com els ordinadors. Com més present estan les tecnologies en la nostra vida més modifiquem el nostre comportament adaptant-lo al funcionament de les màquines.

Adaptem els nostres continguts, per exemple a facebook, a la manera que la plataforma ens demana i que permetrà a tenir més likes. Gamificació – micro satisfaccions I micro frustracions – adaptem els nostres continguts al que ens convida la plataforma 

  1. Agència > capacitat d'influir en altres. De persona en el seu entorn. O de les màquines en nosaltres.

Facebook va comprar whatsapp, aprox a 10€/usuari.

Ara FB ja està provant si gent permet compartir dades entre els dos serveis.

Seu negoci és fer perfils personals.

El mòbil és un aparell amb molts sensors i amb programes (apps) que ens demanen accés a ells i a dades personals.

Toc d'atenció, també el que hem esborrat i no arribat a enviar, per exemple a Gmail, es desa.

Què passa a la caixa negra.

Quan un producte és gratis potser t'hauries de preguntar si el producte ets tu.

Aquestes tecnologies estan sempre en fase beta. Món com a laboratori conductista pavlovià. Tecnologia acaba modificant el nostre comportament.

En la mesura en què ens relacionem amb el món de manera mediada (mitjançada) per dispositius, som manipulables.

Es refereix a Nicholas Carr -  https://ca.wikipedia.org/wiki/Nicholas_George_Carr 

"Google nos está volviendo estúpidos" http://asociacioneuc.org/documentos/docsEUCs/62EUCNicholasCarr.pdf

Pierre Levy "tecnologies intel.lectuals" https://ca.wikipedia.org/wiki/Pierre_L%C3%A9vy  @plevy 

Amazon pagarà als autors que s'autopubliquen, no per llibre publicat sinó per pàgina llegida.

Això modificarà la manera d'escriure.

Cas recaptcha:

suposadament serveix per evitar spam i en realitat serveix a màquina per entendre reconeixement tipogràfic

idea ofuscació

exemple. font tipogràfica influences que intenta que màquines no la reconeguin

lleis antidifamatòries van fer falta quan es va difondre mitjans impresos

Mission data repository un dels datacenters més importants, on es recullen dades.

Programes espionatge EUA

- monstermind contratac a ciberatacs, per fer-ho registra tota la info que entra als eua

- prism

- tao. vigilància potencials atacants, en realitat, demostra Snowen, que recull dades hospitals, universitats: http://www.wired.com/2014/08/edward-snowden/

Temes que queden pendents per les setmanes vinents: control, agència, mediació, monitorització (monitoratge), vigilància, privacitat,ofuscació… 

Bonus track: Big Data com a audiòmetre, el cas de House of Cards: http://www.nytimes.com/2013/02/25/business/media/for-house-of-cards-using-big-data-to-guarantee-its-popularity.html

---- ---- ---- ----  ---- ---- ---- ----  ---- ---- ---- ----  ---- ---- ---- ----

Viquipèdia

Entrades a Viquipèdia de conceptes i referències mencionats a la xerrada

Teoria de l'actor xarxa

  • Article orfe (cal enllaçar des d'altres pàgines). Millorable en referències.
  • Ampliable en continguts.

Determinisme tecnològic


MATERIALS 2ª SESSIÓ: SOFTWARE DECIDINT PER PERSONES (Andreu Belsunces)

Noticia: dispositiu per aturar remotament els cotxes: http://www.bbc.com/news/world-europe-25961096

Obra: Resist - El robot maleducat (exemple de relació entre persones i máquines): https://vimeo.com/151336805

Sobre el poder dels algoritmes en finances: hight frequency trade: http://www.elmundo.es/elmundo/2010/12/29/internacional/1293605644.html

Sobre la fi del treball tal i com el coneixem: https://www.technologyreview.es/negocios/43368/de-como-la-tecnologia-esta-destruyendo-el-empleo/

Notiica: el 47% de empleos está en peligro de ser automatizado: http://www.elmundo.es/economia/2016/01/20/5697d766268e3e76078b46d4.html

Noticia: algoritmes que maten (a Rio) http://internacional.elpais.com/internacional/2015/10/05/actualidad/1444062892_524126.html?id_externo_rsoc=FB_CM

Article Evgeny Morozov sobre com la lògica de Silicon Valley canvia la manera de governar: http://www.theguardian.com/technology/2014/jul/20/rise-of-data-death-of-politics-evgeny-morozov-algorithmic-regulation

Referencies “Software Decidint per nosaltres” (Ramon Sangüesa)

Frank Pasquale, The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information (Jan. 5, 2015)

Frank Pasquale, The Scored Society: Due Process for Automated Predictions, 89 Washington Law Review 1 

(2014) (with Danielle Citron)

What They Know, Wall Street Journal

Una serie d’articles fet per la periodista Julian Angwin (Molt Recomanable el seu llibre “Dragnet Nations”) i Ashkan Soltani (fins fa poc el director tènic de la Federal Trade Comiision i també fins fa poc Director en Cap de Dades a la casa Blanca 

•        Alessandro Acquisti, Why Privacy Matters (Jun 2013)

•        Alessandro Acquisti, Ralph Gross, Fred Stutzman, Faces of Facebook: Privacy in the Age of Augmented Reality (Aug. 4, 2011)

•        Alessandro Acquisti, Price Discrimination, Privacy Technologies, and User Acceptance (2006)

•        Phil Agre, Your Face Is Not a Bar Code: Arguments Against Automatic Face Recognition in Public Places

•        danah boyd, Networked Privacy (2012)

•        David Burnham, The Rise of the Computer State (1983)

•        Julie E. Cohen, Power/play: Discussion of Configuring the Networked Self, 6 Jerusalem Rev. Legal Stud. 137-149 (2012)

•        Julie E. Cohen, Julie E. Cohen, Configuring the Networked Self: Law, Code, and the Play of Everyday Practice (New Haven, Conn.: Yale University Press 2012)

•        Julie E. Cohen, Privacy, Visibility, Transparency, and Exposure (2008)

•        Ed Felten, David G Robinson, Harlan Yu & William P Zeller, Government Data and the Invisible Hand, 11 Yale Journal of Law & Technology (2009) 160

•        A Michael Froomkin, The Death of Privacy, 52 Stanford Law Review (2000)  1461 

DO NO TRACK AND ONLINE BEHAVIOURAL TRACKING

•        "Your Privacy Online: What They Know", The Wall Street Journal, July-November 2010

•        "The Do Not Track List and the Law of Unintended Consequences", Marc Roth, E-Commerce Times, October 16, 2010 

•        "Lawmaker Introduces Online Do Not Track Bill", Grant Gross, PCWorld, February 11, 2011 

•        "California Do Not Track Bill Moves Forward", Gavin Clarke, The Register, May 4, 2011 

•        Online Behavioral Tracking," Electronic Frontier Foundation

•        "Do Not Track Explained," 33 Bits of Entropy, September 20, 2010

Obtingut de «http://www.teixidora.net/w/index.php?title=Big_data_i_objectes_intel·ligents_1-2-2016/apunts&oldid=177»