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Lo que los robots en el espacio nos enseñan a trabajar en equipo: Una inmersión profunda en la NASA


Nota del Editor, Tricia Wang: El colaborador final en el Co-diseñar máquinas con la edición es Janet Vertesi, (@cyberlyra), profesor asistente de sociología en la Universidad de Princeton, nos impulsa a pensar en las organizaciones cuando hablamos de robots. A superar el binario hombre-máquina, ella nos tiene en sus años de trabajo de campo con los equipos robóticos de la NASA para mostrarnos que el trabajo robótico es siempre trabajo en equipo, Nunca un uno-a-uno interacción con robots. No es fácil de conseguir dentro de las organizaciones, mucho menos un complicado un conjunto de instituciones como la NASA, pero es por eso que los escritos de Janet son un examen rara pero de gran alcance de cómo se utilizan realmente los robots. Ella es un frecuente colaborador de opinión a lugares como CNN. Después de su primer libro sobre Mars Rover de la NASA Expedición, que ya está trabajando en su segundo libro sobre los robots y las organizaciones.

Un robot, muchos humanos

Yo estudio equipos robóticos de naves espaciales de la NASA: personas para quienes trabajan con los robots no es una fantasía de ciencia ficción, sino una tarea diaria. Sus compañeros de equipo robótico ruedan sobre superficies planetarias o látigo pasadas las atmósferas de los gigantes de gas y lunas de hielo a velocidades enormes.

A menudo es fácil olvidarse de estos grupos ligados a la tierra detrás de las escenas en las que estamos paralizados por las nuevas imágenes de mundos distantes o los logros de estas máquinas intrépidos. Sólo se puede echar un vistazo rápido de unas pocas personas en una habitación, una bandera americana en la pared detrás de ellos, animando cuando una sonda de ases de un aterrizaje o se balancea en órbita: como esta semana, cuando Juno llegó a Júpiter. Pero esto es sólo una pequeña fracción del equipo. No sólo son las sondas complejas y requieren un grupo de ingenieros para operar y mantener de forma segura, pero los requisitos científicos para cada misión de reunir a muchos diversos expertos para explorar nuevos mundos.

el trabajo es el trabajo en equipo robótico

Para ese fin, trabajar con una nave espacial es siempre el trabajo en equipo, una tarea creativa que reúne a cientos de personas. Al igual que cualquier equipo, que utilizan normas locales de comunicación e interacción, y las rutinas y la cultura de la organización, con el fin de resolver problemas y alcanzar sus objetivos. La nave espacial exploración de nuestro sistema solar tiene suficiente inteligencia artificial para saber mejor que conducir por un precipicio, o pueden saber para restablecer sus sistemas operativos en caso de fallo. Allí termina la autonomía. Para el resto, cada minuto hasta el segundo de su día es parte de un plan, ordenado y establecido en código por los especialistas en la tierra.

¿Cómo decidir lo que el robot debe hacer? Primero, el equipo debe tener en cuenta algunas limitaciones básicas. Cuando estudiaba el equipo de la misión Mars Exploration Rover, todo el mundo sabía que el Opportunity no podía conducir muy rápidamente; últimamente se ha visto afectada por lapsos de memoria y rigidez en las articulaciones en su vejez. Por otra misión que he estudiado como etnógrafo, la trayectoria de la nave espacial toma se decidió con años de antelación para tener en cuenta la dinámica orbital delicados del sistema planetario y que el equipo pueda ver la mayor parte del planeta, sus lunas y anillos como sea posible. No es fácil de cambiar el rumbo. En todas las misiones, límites del poder, tiempo, y la memoria a bordo de la materia proporcionan restricciones duras para la planificación.

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El futuro de los sistemas autónomos que diseñan implicará etnógrafos


elish_photoNota del Editor, Tricia Wang: El siguiente paso en nuestra Co-diseñar máquinas con la edición es Madeleine Clare Elish, (@mcette), es un antropólogo e investigador de Datos & Sociedad, presenta un caso de por qué las percepciones culturales actuales del papel de los humanos en los sistemas automatizados necesitan ser actualizados con el fin de proteger contra las nuevas formas de polarización y de los trabajadores daños. Leer más acerca de su investigación sobre los drones militares y de inteligencia de la máquina en Pizarra. Madeleine también trabaja como investigador del Inteligencia & Iniciativa de autonomía en Data & Sociedad que se desarrolla la investigación empírica e histórica para fundamentar los debates sobre políticas de todo el aumento de la inteligencia artificial.

"¿Un estudio antropólogo ¿Por qué los sistemas no tripulados?"Esta es una pregunta que a menudo me preguntan por los ingenieros y gerentes de producto en las conferencias. La presunción es que los sistemas no tripulados (un término que reina en el campo, aunque el género irreflexivamente) son sólo eso, libre de los seres humanos; ¿Por qué alguien que estudia los seres humanos tomar esto como su objeto de estudio? ¡Por supuesto, nosotros, como etnógrafos, saber que siempre hay seres humanos que se encuentran. Por otra parte, pocos o ninguno de los sistemas actuales son verdaderamente "no tripulado" o "autónomo". [1] Todos requieren la planificación humana, diseño y mantenimiento. La mayoría son de la colaboración entre el ser humano y la máquina, aunque el papel de la humana es a menudo oscurecido. Cuando examinamos los sistemas autónomos (o cualquiera de los otros términos invocados en la nube de la palabra relacionada: no tripulado, inteligencia artificial, inteligente, robótica, etc) no debemos mirar a las raspaduras de la humana, pero a la formas en la que, como seres humanos, han sido recientemente implicados.

Mi tesis doctoral, así como la investigación llevada a cabo con el La inteligencia y la Iniciativa de autonomía en Datos & Sociedad, ha examinado precisamente lo que se oculta cuando llamamos a algo, "No tripulado" o "autónomo". He estado cada vez más interesados ​​en las condiciones y consecuencias para el trabajo de la forma humana y la habilidad a ser diferente valorada en este tipo de sistemas altamente automatizados y autónomos. En este post, Tricia me ha pedido que comparta algunas de las investigaciones que he estado trabajando en torno al papel de los humanos en los sistemas autónomos y para trabajar a través de algunas de las consecuencias de la forma en que pensamos acerca de la cooperación, responsabilidad y rendición de cuentas.

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El conductor o el Sistema?

Permítanme comenzar con una historia: Yo volvía a Nueva York a partir de una rueda de la ley robot en Miami. Pedí un Lyft que me llevara al aeropuerto de Miami, la selección de la dirección de la primera rellena el campo de destino cuando escribí la frase "el aeropuerto de Miami" en la aplicación Lyft. El coche llegó. Pongo mi maleta en el maletero. Creo que el conductor y yo intercambiamos saludos–o por lo menos, un movimiento de cabeza y una sonrisa. Nos fuimos, y me quedé dormido;. (Había sido una larga semana de conferencias!) Me desperté, ya que estábamos dando vueltas una salida de la autopista, en un lugar que parecía claramente no como la entrada de un gran aeropuerto. Le pregunté si esto era el camino correcto para el aeropuerto. El se encogió de hombros, y pronto me puse juntos que él no hablaba nada de Inglés. Hablo español pasable, y de nuevo se le preguntó si íbamos al lugar correcto. Él respondió que él pensaba lo. Tal vez fue un camino de regreso? Estábamos hecho en el aeropuerto, pero no en la parte comercial. Mientras conducía en, Miré nerviosamente el mapa en mi teléfono.

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Un antropólogo Ingeniería: ¿Por qué las empresas de tecnología tienen que contratar a los desarrolladores de software con conocimientos etnográficos


1955a58Nota del Editor, Tricia Wang: Estoy muy contento de anunciar que el próximo colaborador en el Co-diseñar máquinas con la edición es Astrid Countee (@ianthro), un antropólogo, desarrollador de software, analista de datos y escritor todo-en-uno. En este artículo, Astrid ilustra cómo ser antropólogo le hace una mejor desarrollador, y sostiene que la brecha entre la ciencia social y tecnología debe enjugar para alcanzar nuevas innovaciones. Su artículo se hace eco de los temas planteados en la edición contribuyentes Stephen Gustafson y Che-Wei Wang puesto – donde ambos autores discuten la importancia de la parte humana de las innovaciones AI. Como fan de mucho tiempo de trabajo de Astrid, También estoy emocionado de que llegamos a escucharla relatar su viaje de sus inicios como estudiante neurocirujano de convertirse en un antropólogo y un programador de software. Ella es un organizador para los carriles de las muchachas, un taller que enseña a las niñas y las mujeres cómo codificar. Su libro recientemente disponible, Hablar familia y Enfermedades Crónicas, una guía práctica para las familias negras para controlar la diabetes y la hipertensión. Actualmente está realizando una maestría en ciencias de la computación y matemáticas. Más de la escritura de Astrid en Ianthro.

foto por Martin QuirozNo siempre tengo sueños de ser un ingeniero de software. Durante mucho tiempo soñé única de ser un cirujano. Estaba fascinado con la medicina, y deseados para poder ayudar a la gente de adentro hacia afuera. Fue con este enfoque singular que entré a la universidad como una ciencia forense pre-med mayor y empezó a bajar por un camino que pensé con seguridad terminaría conmigo en la sala de operaciones.

Pero mi destino fue cambiado, al principio muy lentamente y después con una rapidez. El primer par de años en la escuela había sido duro en mí. Me hizo la pregunta si estaba haciendo lo correcto, ya que no estaba disfrutando de mi importante tanto como pensé que lo haría. No me gusta la forma en que las ciencias naturales enseñan a través de la memorización. Yo estaba interesado en el descubrimiento, y quería el reto de hacer algo nuevo, en lugar de aprender cómo las cosas ya trabajaron. Todas estas cosas eran pequeñas molestias en un primer momento, pero me dejaron tomar la decisión de dejar mi designación pre-medicina. Ahora era libre de tomar las clases que he encontrado interesante. He encontrado una psicología que estudia mejor ajuste, la neurociencia y la lingüística. Entonces tomé mi primera clase de antropología. Esto marcó el comienzo de la variación rápida. He encontrado la disciplina que me gustaría seguir estudiando en la universidad, y una visión del mundo que me dio la oportunidad de descubrir. Me encantó la integración de las ciencias naturales, la filosofía de arte e historia. Se permitió que mi mente para ver el mundo desde una nueva perspectiva.

Mientras trabajaba en mi título de grado, También trabajé a tiempo completo en una empresa de datos. Fue en esta empresa que he aprendido acerca de la tecnología y de mi amor y afinidad por ella. Aprendí cómo ejecutar consultas, cómo construir las bases de datos, y cómo manipular los datos de una manera que nunca había pensado antes. Fue un gran complemento a mis estudios de grado como un antropólogo médico. Fue también en esta compañía que se plantaron las semillas que me llevan a convertirse en un ingeniero de software. Era la misma sensación de descubrimiento combinado con herramientas para construir lo que quería a la existencia.

He encontrado la forma de aplicar la antropología a todo lo que hice, incluyendo el software. La antropología y el software no son exactamente mantequilla de maní y jalea, pero lo hacen mantener un delicado equilibrio con la innovación.

Excavando en Antropología

La antropología es una disciplina amplia que se trate con técnicas como la etnografía, a menudo utilizando la teoría fundamentada, donde vaya a cabo en el campo y permitir que una cultura que le diga lo que son y cómo se hacen las cosas. Es una ciencia diferente a cualquier otro en el que lo que se puede estudiar casi no tiene límites. La inmensidad de la disciplina que entrena a ver patrones universales. Se entiende todo como perteneciente a un sistema de. Es a través de la comprensión del sistema que se puede encontrar su equilibrio en algo desconocido, y encontrar su camino a través de él. No es de extrañar que cuando empecé a trabajar como ingeniero de software, Me sentí atraído por DevOps y sistemas de ingeniería. Mi formación antropológica me llevan directamente al marco de cómo funciona la tecnología.

Sé que el valor de holismo, de ver cómo una pieza afecta a otro. Es una cosa obvia que a menudo se pasa por alto cuando la construcción de sistemas técnicos. La gente suele pensar en la tecnología como máquinas hablando con máquinas. Y si bien es cierto que en algún nivel en la pila de tecnología, la construcción de software es más sobre la gente que cualquier otra cosa. Hay personas que están utilizando los sistemas, hay personas que son la arquitectura de los sistemas. Hay gente que está escribiendo el software. La huella humana se puede encontrar en todas partes hay. Así, tiene sentido que el pensamiento humanista en el software es revolucionario. Es la razón por la que Apple puede cambiar el mundo mediante la adopción de su iPod y lo conecta a un teléfono celular. 10 Hace años los teléfonos inteligentes fueron una parte muy pequeña del mercado. Ahora, en el mundo occidental, lo más probable es que hay más teléfonos inteligentes y las tabletas en un hogar que no son ordenadores personales. No es por accidente, o solamente por gran marketing. Es mediante el uso de la tecnología para aprovechar un sistema holístico. Estos sistemas existe a nuestro alrededor todo el tiempo, y un antropólogo está capacitado para erradicarlos, entiéndelos, y predecir cómo cambiarán.

Se prepara con la Ingeniería

Pero al igual que cualquier ecuación equilibrada, siendo un desarrollador de software ha cambiado mi punto de vista como antropólogo, así. Mi entrenamiento, incluso como un practicante aplicado no era casi como un proyecto impulsado ya que mi trabajo como ingeniero de software. Con el fin de romper los problemas que yo estoy mirando, es útil para empezar a hacer algo, con el fin de entenderlo. Incluso si eso significa esbozar la cadena de acontecimientos que estoy tratando de arreglar, la acción es una virtud. Usted es un ingeniero de software ya que escribe programas de trabajo. Eso es todo. Ningún trabajo revisada por pares, ninguna lista de reconocimientos para demostrar su valor. Que la ejecución intencionada ha influido en la forma en que pienso en la resolución de problemas. Me obliga a adentrarse en el trabajo sucio mucho más pronto. También significa convertirse en un experto en la reducción de los grandes problemas a su tamaño. La única manera de comer el elefante es un bocado a la vez. Nadie lo sabe mejor que un ingeniero de software. Es una gran parte del trabajo para diseccionar lo que está haciendo a pequeños trozos de problemas solubles. Estar en medio de ella es lo que me gustaba de ser antropólogo. Al ser un ingeniero de software que lleva a un nivel completamente nuevo.Leer más… Un antropólogo Ingeniería: ¿Por qué las empresas de tecnología tienen que contratar a los desarrolladores de software con conocimientos etnográficos

El lado humano de la inteligencia artificial y aprendizaje automático


StevenGustafsonNota del Editor, Tricia Wang: El siguiente paso en nuestra Co-diseñar máquinas con la edición es Steven Gustafson (@stevengustafson), fundador de la Descubrimiento de Conocimiento en el Laboratorio de Energía Global Research Center general en Niskayuna, Nueva York. En este post, preguntó ¿cuál es el papel de los humanos en el futuro de las máquinas inteligentes. Él hace que el caso de que en un futuro previsible, artificialmente máquinas inteligentes son el resultado de los seres humanos creativos y apasionados, y como tal, integramos nuestros prejuicios, empatía, y deseos en las máquinas haciéndolas más "humana" que a menudo pensamos. Vine por primera vez a través de la obra de Steven mientras él estaba dando una charla organizada por Madeleine Clare Elish (colaborador edición) en Datos & Sociedad, donde habló apasionadamente sobre la necesidad de los seres humanos para mover el proceso de diseño y de traer en el pensamiento ético en la innovación AI. Steven es un ex miembro del Laboratorio de Aprendizaje Automático y Laboratorios Inteligencia Computacional, donde desarrolló y aplicó avanzados algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la resolución de problemas complejos. En 2006, recibió el IEEE Sistema Inteligente de "AI 10 ver" premio. Actualmente se desempeña en el Comité de Dirección del Consorcio Nacional para la Ciencia de Datos, con sede en la Universidad de Carolina del Norte. Recientemente. le dio el principal en Cumbre Consejo Asesor de cliente de la SPI Gobal en abril 2016, titulado "Datos Avance & Analytics en la Era de la Inteligencia Artificial y Computación Cognitiva ".

paisaje-1457536221-alphago (1)Recientemente hemos visto cómo la inteligencia artificial y aprendizaje automático nos pueden sorprender con resultados aparentemente imposibles como AlphaGo. También vemos cómo las máquinas pueden generar miedo con la percepción “maquinal” razonamiento, la lógica y la frialdad, la generación de resultados potencialmente destructivas con una falta de humanidad en la toma de decisiones. Un ejemplo de esto último que se ha popularizado es cómo los coches de conducción auto deciden elegir entre dos malos resultados. En estos escenarios, la IA y ML están realizados como una máquina de algún tipo, ya sea física como un robot o un coche, o una “cerebro” como un algoritmo de predicción del crimen se hizo popular en el libro y la película “Minority Report” y más recientemente programa de televisión “Las personas de interés.

Soy un científico de la computación con la experiencia y la pasión por la IA y el aprendizaje automático, y yo he estado trabajando a través de tecnologías y aplicaciones generales en la última década. Cuando veo estas aplicaciones de la IA, y el miedo o la exageración de su potencial futuro, Me gusta recordar lo que primero me inspiró. Primero, Me atraen a los ordenadores, ya que son una gran plataforma para la creación y la información instantánea. Puedo escribir código y ejecutarla de inmediato. Si no funciona, Puedo cambiar el código y probarlo de nuevo. Seguro, Puedo hacer pruebas y desarrollar la teoría, los cuales tiene su propia belleza y necesidad, a veces, pero recuerdo que una de las primeras aplicaciones de bases de datos que creé y lo divertido que era para introducir datos y consultas de ejemplo y ver que funcione correctamente. Recuerdo la primera vez que desarrolla una red neuronal y lo hizo jugar sí para aprender sin ningún conocimiento previo de cómo jugar tres en raya. Este puede ser un ejemplo muy trivial, pero, no obstante, está inspirando.

¿Puede una máquina de escribir su propio código? ¿Puede una máquina de diseñar un nuevo, versión mejorada de sí mismo? ¿Puede una máquina “evolucionar” como los seres humanos en una especie más inteligentes? Se puede hablar de una máquina a otra máquina utilizando un lenguaje humano como Inglés? Estas fueron todas las preguntas que me excitaba como un científico de la computación de grado, y eso me llevó a estudiar la IA y ML durante la escuela grad, y estas son todas las preguntas que se pueden responder con un Sí! máquinas, o computadoras y algoritmos, se ha demostrado en diferentes circunstancias para lograr estas capacidades, sin embargo, tanto la idea de que las máquinas tienen la capacidad y la idea de que las máquinas pueden aprender conceptos son de miedo a los seres humanos en el sentido general. Pero cuando entramos en cada uno de estos logros, nos encontramos con algo que creo que es a la vez creativa, inspirador y humana.

Pero permítanme dar un paso atrás por un minuto. Las máquinas no pueden hacer esas cosas de arriba en un sentido general. Por ejemplo, si pongo mi portátil en un gimnasio con una pelota de baloncesto, que no puede evolucionar un cuerpo y aprender a jugar al baloncesto. Es decir, Actualmente no se puede hacer eso sin la ayuda de muchos ingenieros y científicos brillantes. Si he descargado todos mis datos de salud en mi teléfono, mi teléfono no va a aprender a tratar mis problemas de salud y notificar a mi médico. De nuevo, es decir que no puede hacer que en la actualidad sin la ayuda de muchos ingenieros y científicos inteligentes. Así, mientras que mi máquina no puede convertirse en seres humanos hoy en su propia, con la ayuda de muchos ingenieros y científicos resolver alguna tecnología muy interesante, experiencia de usuario, y problemas específicos de dominio, las máquinas pueden hacer algunas cosas muy notables, como conducir un coche o participar en la conversación.

La brecha que creativa, ingenieros y científicos inteligentes y capacitados hoy desempeñan una brecha que debe cerrarse para máquinas inteligentes que tanto aprender y aplicar ese aprendizaje. Esa brecha es también una brecha muy humana – que pone de relieve el deseo de nuestra especie, acumulación de conocimientos, nuestra capacidad para superar los problemas difíciles, y nuestro deseo de colaborar y trabajar juntos para resolver problemas significativos. Y sí, También puede resaltar nuestros fracasos para hacer lo correcto. Pero es una cosa humana, todavía.

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La historia oculta de cómo las métricas se están utilizando en los tribunales y salas de redacción para hacer más decisiones



Datos y Sociedad-039Diciembre 10, 2015Nota del Editor, Tricia Wang: El siguiente autor para la Co-diseñar máquinas con la edición es Angèle Christin (@angelechristin), sociólogo y Postdoctoral Fellow en los Datos & Society Institute. En un post fascinante que nos lleva dentro de las salas de Francia y de la sala de redacción de los EE.UU., Angèle compara cómo las personas se ocupan de las tecnologías de la cuantificación de los datos ricos y ambientes de escasez de datos. Ella muestra cómo la gente en ambos contextos nos estrategias similares de resistencia y manipulación de las métricas digitales en los tribunales y salas de redacción. Su mensaje es muy valioso ya que ambas salas y salas de redacción de nuevas áreas en las que se están introduciendo prácticas algorítmicos, a veces con resultados deplorables, como esto ProPublica revela artículo. Angèle estudios de sectores y organizaciones en las que el aumento de algoritmos y análisis "grandes datos" transforma los valores profesionales, pericia, y prácticas de trabajo. Recibió su doctorado en Sociología de la Universidad de Princeton y la EHESS (París) en 2014.

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Vine a la cuestión de las máquinas a partir del estudio de los números, más precisamente el papel que desempeñan en los números de las organizaciones. Hace diez años, Yo no estaba muy interesado en la tecnología: Yo era un estudiante en París, Apenas me dio una dirección de correo electrónico, y lo que quería estudiar era de justicia criminal.

La caída de 2005 en Francia estuvo marcado por los eventos que llegaron a ser conocidos como los "disturbios urbanos" (disturbios urbanos), un período de malestar entre los hombres y mujeres jóvenes que viven en la periferia de la ciudad (afueras). Sus protestas fueron provocadas por la muerte por electrocución de dos adolescentes que se habían refugiado en una subestación eléctrica cuando era perseguido por la policía.

Durante el próximo par de meses, coches ardían, la policía estaban por todas partes, y muchos hombres jóvenes de ascendencia africana y del norte de África fueron detenidos, instruido de cargos, y condenado, por lo general a prisión. tribunales de París basó en gran medida en un viejo procedimiento penal por delitos menores, la apariencias inmediatas (audiencias de emergencia), lo que hace que permitiera condenar acusados ​​inmediatamente después de su detención. El procedimiento fue diseñado originalmente para controlar "peligrosas" las multitudes urbanas en la segunda mitad del 19ª siglo.

Durante y después de los disturbios urbanos, periodistas e intelectuales denunciaron la reactivación de un sistema de justicia bifurcada, en el que menores acusados ​​de clase y de las minorías fueron juzgados en un apuro, con escasos recursos para los defensores públicos, procedimientos de protección insuficientes, y las altas tasas de sentencias de prisión. Una multitud de amigos y seguidores se congregaron en los tribunales y asistieron a las audiencias, animando a los acusados ​​y abuchear a los jueces. La policía fuertemente custodiada los tribunales con el fin de prevenir los ataques directos a los magistrados.

En todo esto, jueces y fiscales se mantuvieron en silencio. Nadie sabía lo que realmente estaba pasando antes o después de las audiencias. Me decidí a ir detrás de las escenas para examinar cómo los fiscales, jueces, y los abogados trabajaron en los casos y decidieron sobre los cargos y sentencias de los acusados. Yo era capaz de llevar a cabo un estudio etnográfico de un año de varios tribunales penales, incluyendo uno en París y otro en una Noreste afueras.Leer más… La historia oculta de cómo las métricas se están utilizando en los tribunales y salas de redacción para hacer más decisiones

¿Por qué las marcas pierden su frialdad? ¿Cómo los robots, algoritmos, y los seres humanos pueden trabajar juntos en las redes sociales



Nota del Editor, Tricia Wang: El cuarto contribuyente a la Co-diseñar máquinas con la edición es Molly Templeton (@mollymeme), experto digital y medios sociales, Director de Medios de Comunicación Social en Todo el mundo a la vez, y una de las primeras estrellas de YouTube de ruptura de la Internet. Su pieza insta estrategia de medios sociales marcas de mirar más allá de los números cuando se trabaja en la industria del entretenimiento y marketing digital. Molly da ejemplos concretos en los algoritmos no saben cómo analizar los tweets por los seres humanos que están codificados con múltiples capas de significado emocional y cultural. Ella ofrece a la industria una nueva forma de equilibrar el trabajo emocional en la gestión de audiencia con el análisis de datos. Sus artículos se basa en su trabajo en Todo el mundo a la vez, una consultora que se especializa en el desarrollo de la audiencia y la estrategia social para los medios, entretenimiento, y deportes.

@Tacobell Pasó una hora de enviar este mismo gif a decenas de personas. La cuenta es, probablemente, a cargo de los seres humanos (la mayoría de las presencias de medios sociales hoy en día son). Y que estaban siguiendo las mejores prácticas por "comportamiento de la comunidad replicante," es decir, hablando como la gente normal se comuniquen entre sí (un ventilador de taco Bell humana sin duda enviar un gif). Pero cuando @tacobell solamente envía los mismos gifs a cabo una y otra vez, es extraña. Se está tirando de las respuestas correctas del libro de jugadas, pero a la frecuencia equivocada.

¿Por qué las marcas pierden su frialdad?

Creo que las marcas pierden su frialdad cuando no permiten su desarrollo social directores de los medios de ejercicio de empatía. Las mejores marcas en las redes sociales equilibrar el beneficio de la interacción con el riesgo de errores humanos – gerentes se preocupan constantemente con agobiar a la organización, o la audiencia, y, finalmente, tratar de complacer a ambos grupos de personas reales. Golpear objetivos de la campaña y la maximización de la eficiencia son importantes, pero los administradores de redes sociales tienen que llevar a la humanidad a su trabajo. Tienen que entender los estados de ánimo de la audiencia y de dónde vienen desde, y tienen que ejercer la empatía en todos los niveles: servicio al cliente, la información y el intercambio de contenidos, gestión comunitaria, llamada a la acción, campañas de participación, la gestión de crisis y el abuso. Esa es una gran cantidad de trabajo emocional.

Con la reciente charla sobre los robots de chat en la plataforma de mensajería de Facebook, mucha gente está pensando acerca de cómo los robots pueden hacerse cargo de las funciones de comunicación de los seres humanos. He estado pensando mucho acerca de lo opuesto: ¿cómo pueden ayudar a las personas a manejar las máquinas el trabajo emocional de trabajar con el público? ¿Pueden los robots cada vez ayudar con la difícil, y una tarea muy humana de gestionar con empatía?

Los medios sociales son una empresa de empatía

Las conexiones emocionales medios de unidades sociales. Cuando la gente se reúne en torno a las cosas que se sienten apasiona, que crean energía. Es a causa de resonancia límbica - la profundidad, los seres humanos tienen respuesta neurológica a las emociones de otras personas. Como dice mi colega Kenyatta queso, es que la energía que hace participar como un ventilador en las redes sociales se sienten tan eléctrico como lo hace cuando usted es parte de una multitud física. Leer más… ¿Por qué las marcas pierden su frialdad? ¿Cómo los robots, algoritmos, y los seres humanos pueden trabajar juntos en las redes sociales

Lou y Cee Cee prepararse para el trabajo de campo en el futuro: un mundo donde los robots realizan la etnografía


Dudek-hi-res-tiro en la cabezaNota del Editor, Tricia Wang: Para dar comienzo a nuestra Co-diseñar máquinas con la edición es Alicia Dudek (@ Aliciadudek), Innovación Insight plomo & diseño Ethnographer en Deloitte digital Australia. Utilizando el pensamiento de diseño, etnografía, y otros métodos de investigación profunda del cliente contextual, diseña, conductas, y entrena a otros en el mundo de la empatía con el cliente. Su contribución a esta edición es la primera ciencia ficción para explorar los robots realización de trabajos etnográficos. Ella usa una historia de ficción con Cee Cee, el robo-etnógrafo, para examinar qué aspectos del trabajo de campo puede ser realizada por un robot. Conocí a una Alicia Dudek EPIC conferencia en Londres, donde se convirtió en un fan de su trabajo y con prontitud la entrevistó para nuestra edición que contó con la mejor de EPIC. Lee la entrevista, Juega limpio – diseño etnógrafo cumple consultor de gestión, y encontrar más de sus escritos sobre la etnografía en su sitio.

Cada vez estamos viendo más conversaciones acerca de "lo que es lo que parece cuando los robots toman su trabajo. 'Había una vez creímos que era un futuro remoto donde finalmente nos inventamos la tecnología que podría reemplazar las funciones ingeniosas de nuestro bio-corporales. Ahora estamos entrando en un momento en que nuestra tecnología se ha vuelto tan avanzada que la sustitución de los mismos con los robots no sólo se imagina, pero posible e incluso es posible. Un ejemplo de este cambio es la imaginación de los puestos de trabajo de cuello blanco 'ir robo' que fue cubierto recientemente por cuarzo.

Escribir esta pieza que quería tener un poco de diversión imaginando un mundo maravilloso en el que podemos trabajar de la mano con sus compañeros de robots. Es emocionante imaginar el día en que la inteligencia artificial está a la par con la de nuestros miembros del equipo de investigación humana. La tecnología es a veces Etnográfico de progresión lenta debido a la naturaleza del arte y la ciencia de nuestro trabajo, pero si tuviéramos la varita mágica para unir a todos los aviones no tripulados, móviles, inteligencia de datos, y artes humanamente, podríamos tener robo-colegas como parte de nuestro equipo un día pronto. los seres humanos y robots amistosos amigables que llevan a cabo la etnografía juntos son una combinación poderosa. También gracias a Elizabeth Dubois para la escritura esta pieza sobre entrevistas traza, que tiene algunas buenas ideas sobre cómo podemos realizar entrevistas.

– Alicia Dudek

Lou reflexiona sobre su té

Lou reflexiona sobre su té mientras se prepara para el trabajo de campo con Cee Cee.

Lou reflexionó sobre el aumento de vapor de la taza de té. Ella recogió sus pensamientos en torno a lo que estaría buscando en el campo de la próxima semana. Ella y su equipo se va a la sombra de las familias jóvenes y entender la forma en que gestionan sus finanzas. El trabajo de campo fue siempre una de las partes más emocionantes y agotadores de la recogida de datos en sus proyectos etnografía. Lo que sería el área de enfoque adecuado para un viaje en la vida cotidiana de esta familia? Ella sabía que tendría que cubrir los aspectos básicos de las cuentas bancarias, tarjetas de crédito, laptop / tableta / el uso del teléfono, mantenimiento de calendario, la programación general, diarios de la familia, pero ¿qué otra cosa podría ser valiosa? ¿Qué otra cosa podría ayudar a señalar con el equipo en la dirección de las pepitas de oro de visión? Todos estos años de traipsing dentro y fuera del campo y el análisis de las puntuaciones de las transcripciones, Vídeos, audios había dejado siempre cuestionando, que sigue? ¿Cuáles fueron los parámetros mentales que la llevaron a las penetraciones profundas y significativas a partir de observaciones de campo? ¿Qué era esa cosa inefable que los clientes le impedía la contratación de una y otra vez? ¿Cómo un etnógrafo ver de manera diferente para encontrar las pepitas de oro?

Lou fue empujado fuera de este ensimismamiento como Cee Cee zumbó con energía en la oficina y aterrizó en el escritorio de Louise con un plop. "Louise estoy aquí para mi reunión de información para el trabajo de campo se llevó a cabo." Lou levantó la vista de su trabajo de campo imaginado y se centró en la entrada de Cee Cee en su oficina. En el pasado Lou había tenido docenas de asistentes, estudiantes graduados, y etnógrafos jóvenes para ayudar con su trabajo. Ninguno de ellos era bastante como Cee Cee, que era bastante innovador y definitivamente empujó formas de Lou de trabajo a nuevos lugares. "De acuerdo Cee Cee Vamos a seguir adelante en la sesión de información y te diré lo que estamos buscando y cómo comportarse cuando llegue allí ". Lou reajustó su postura y se dio la vuelta para satisfacer la cabeza Cee Cee en y entrar en la rueda de.Leer más… Lou y Cee Cee prepararse para el trabajo de campo en el futuro: un mundo donde los robots realizan la etnografía

Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana



web-7525squareCarta del Editor: Estoy feliz de anunciar el El Co-Proyectos con la edición Máquinas. Como alguien con un pie en organizaciones de la industria rediseño que florezca en un mundo rico en datos y otro pie en la investigación, Estoy constantemente tratando de tener una vista aérea sobre los logros técnicos. Últimamente, He estado obsesionado con el futuro del diseño en un mundo cada vez más rico en datos alimentado por la inteligencia artificial y sus algoritmos. Lo que comenzó durante una conversación cocina con mi colega, Che-Wei Wang (colaborador de esta edición) sobre el diseño generativo y los algoritmos genéticos se convirtieron en una gran parte de mi hablar en el diseño de interacción 2016 en Helsinki, Finlandia. Ese trozo entonces ocupaba más de un espacio de mi cerebro y ampliado en esta edición de Espacio para la Etnografía, Co-diseño con máquinas. En el post de introducción de esta edición, Comparto una manera más productiva para enmarcar la colaboración humana y la máquina: como un sistema en red. Entonces me persiguió por nueve personas que están a la vanguardia de esta transformación para compartir sus puntos de vista con nosotros. Alicia Dudek de Deloitte se iniciará el próximo post con una ficción especulativa sobre si los robots de AI pueden realizar cualquier parte del trabajo de campo cualitativo. Janet Vertesi cerrará esta edición nos da un adelanto de su próximo libro con un artículo sobre la colaboración humana y la máquina en las expediciones de la NASA Mars Rover. Y entre Alicia y Janet son siete colaboradores provienen de la comercialización de la máquina de aprendizaje con los artículos súper reflexivos. Gracias por unirse a la carrera! Y si usted encuentra que esto sea atractiva, tenemos una Una mala en la que podemos continuar con las conversaciones y conocer a otras personas humanocentrista. Únete a nuestro @ethnomatters Twitter para las actualizaciones. Gracias. @ Triciawang

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¿Quién está ganando la batalla entre humanos y ordenadores? Si usted lee los titulares sobre Inteligencia Artificial de Google (AI), DeepMind, batiendo el jugador de go-campeón del mundo, se podría pensar las máquinas están ganando. el artículo de la CNN sobre proclama DeepMind, "En la última batalla del hombre contra la máquina, los seres humanos se están ejecutando en segundo lugar. "Si, por otra parte, usted lee los titulares acerca de Facebook Tendencia de la sección Noticias y Asistente personal, M, que podría estar convencido de que las máquinas son menos puro y perfecto de lo que hemos hecho creer. A medida que la Borde titular pone, “Facebook admite su algoritmo de noticias de tendencias necesita mucha ayuda humana.”

Los titulares de ambos lados se basan en una falsa, tropo obsoleta: El binario de los seres humanos frente a los ordenadores. Estamos rodeados de argumentos similares en películas populares, ciencia ficción, y las noticias. A veces, las computadoras son intelectualmente superiores a los humanos, a veces son moralmente superior y libre de prejuicios humana. DeepMind de Google está ganando un juego de suma cero. algoritmos de Facebook de alguna manera están fallando al confiar en la ayuda humana, como si la colaboración entre humanos y ordenadores de esta batalla épica es de alguna manera vergonzosa.

El hecho es que los humanos y los ordenadores han sido siempre colaboradores. El ser humano / ordenador vista binario es perjudicial. Nos está restringiendo se acerquen a las innovaciones de IA más cuidadosamente. Se enmascara la cantidad de nos inclinamos a creer que las máquinas no producen resultados sesgados. Se permite a las empresas evitar asumir la responsabilidad por sus prácticas discriminatorias diciendo, "se salió a la superficie por un algoritmo ". Además, nos está impidiendo que inventar formas nuevas y significativas para integrar la inteligencia y la máquina de la inteligencia humana para producir mejores sistemas.

giphyA medida que las computadoras se vuelven más humanos, tenemos que trabajar aún más duro para resistir el binario de los ordenadores frente a los humanos. Tenemos que reconocer que los seres humanos y máquinas siempre han interactuado como un sistema simbiótico. Desde los albores de nuestra especie, hemos cambiado herramientas tanto como herramientas nos han cambiado. Hasta hace poco, las formas en que nuestros cerebros y nuestras herramientas cambiaron estaban limitados a la cantidad de entrada de datos, almacenamiento, y procesar tanto podía manejar. Pero ahora, hemos roto la ley de Moore y estamos sentados en más datos de lo que es capaz de procesar. Para realizar el siguiente salto para obtener el valor social completa de la información que hemos recopilado, tenemos que hacer un salto en la forma en que concebimos nuestra relación con las máquinas. Tenemos que vernos como una sola red, no como dos campos separados. Ya no podemos darnos el lujo de ver a nosotros mismos en una posición de confrontación con los ordenadores.

Para aprovechar la enorme cantidad de datos que hemos recogido de una manera que tenga sentido para los seres humanos, tenemos que abrazar la inteligencia humana y la máquina como un sistema holístico. A pesar de los llamativos titulares juego de suma cero, esta es la verdad detrás de cómo DeepMind dominado Go. Mientras que la prensa interpretó el éxito de DeepMind como dote independiente del juicio humano, que no era el caso en absoluto. Leer más… Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana

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José LindleyJosé Lindley funciona con diseño de la ficción a fin de facilitar la especulación significativa sobre el futuro. En el medio que le gusta hacer música, tomar fotografías y combinar los otros dos con cosas que vuelan. Citando de su 2012 canción Cosquilleo en el dedo: es un mundo diseñado, equilibrado y resbaladizo. Artificial. Veo la belleza, no un poco superficial. viento frío.

Nota del editor: Cuando yo estaba de acuerdo para colaborar con mi amigo Dr.. James Duggan con el fin de explorar una futuro en el impuesto de sociedades era transparente, No tenía ni idea de que sería en última instancia resultar en mí escribir una introducción a mi propio blog en pieza Cuestiones Etnografía. Para explicar: en un evento para compartir los resultados de nuestra proyecto de impuesto sobre la ficción de diseño (que hice con James) Terminé hablando con Brezo, y fue gratamente sorprendido al descubrir que ella era una de las personas detrás de este sitio web. Yo era consciente de Cuestiones Etnografía porque de citar puestos de Laura FORLANO al escribir acerca ‘etnografía anticipatoria‘ para EPIC. A través de la maravilla de la serendipia, que la citación, la colaboración con James, y la conversación con Heather ha dado lugar a este párrafo de introducción que es golpeada ligeramente hacia fuera en mi teclado. Asombroso! Este parece ser el mejor lugar para decir un enorme gracias al equipo de Asuntos Etnografía por su amplia y agradable apoyo a través del proceso de. También un enorme gracias a Robar, cosa y Dhruv que contribuyeron mensajes. Esperemos que lo que hemos escrito en conjunto será de utilidad, interesar, o actuar como una especie de estímulo para provocar nuevas ideas acerca de la etnografía. Hasta la vista, y gracias por todos los peces del.

Este post es parte de la Publica Disciplinaria Etnografía Edición basado en el trabajo realizado en el Centro de Formación Doctoral HighWire y comisariada por José Lindley. Los demás artículos de la serie son “Lo que en la Tierra es post Etnografía Disciplinaria?“, “¿Qué le pasa a Etnografía?“, “Todo el mundo es un etnógrafo!” y “No cunda el pánico: la ciudad inteligente es aquí”.

Diseño ficción es lo que hago. Me he sumergido en ella durante el último 3 año, y es el tema de mi tesis doctoral. He explorado mediante la adopción de una ‘la investigación a través del diseño‘ enfoque, que en esencia significa que he estado "investigando la ficción por el diseño haciendo diseño de la ficción '. También significa que llego a ser juguetón, lo que me conviene multa. El "hacer’ parte de la ficción de diseño puede ser muy divertido (podría decirse que es una parte integral de obtener el derecho de diseño de la ficción) y esto ha hecho que mi experiencia PhD una explosión absoluta. Por supuesto que ha habido una buena cantidad de la lectura y la investigación documental también, pero en su mayor parte he estado haciendo experimentos prácticos con este enfoque extremadamente flexible para especular sobre el futuro. Una de las muchas ideas que salen de mi investigación es que la ficción diseño consigue muchas de las mismas cosas que la etnografía diseño hace. Además se logra mediante el aprovechamiento de los algunas de las mismas propiedades del mundo que la etnografía diseño hace. Diseño ficción puede ser fácilmente adaptado para desempeñar un papel importante en prácticamente cualquier tipo de proyecto de investigación.

Pero lo que es el diseño de ficción? La definición generalmente aceptada de la ficción es el diseño ‘uso intencional de prototipos diegéticas para suspender la incredulidad sobre el cambio'. Eso es un poco de un bocado jargony. Con la parte más jargony siendo la palabra ‘diegética'. Diegética es el adjetivo de la 'diégesis' sustantivo, y diégesis se deriva de la antigua filosofía griega. El concepto es diabólicamente complejo y profundo, así adecuadamente 'conseguir’ es muy muy duro (y, si soy honesto, probablemente más allá de mi capacidad cognitiva modesta). A los efectos de ficción diseño, sin embargo, puede ser tomado para significar simplemente "mundo de la historia '. Así que si lo ponemos como esa, diseño de la ficción es realmente muy simple: se trata de la incorporación de los conceptos de diseño en los mundos de la historia. Pero por qué ¿Le gustaría unirse juntos un concepto de diseño y un mundo de la historia, ¿por qué poner un prototipo dentro de un mundo de ficción, Qué hay de malo en este mundo? Bien, se trata de la potencia de situacionalidad, la profundidad de penetración que surge cuando se consideran la acción y el contexto juntos y con la misma importancia. Y aquí es donde la similitud entre la ficción y la etnografía de diseño se puede extraer. La combinación de diseño y provocación contexto es único punto de venta de diseño de la ficción (incluso si todo es simplemente "compuesto por"). Se diferencia de las nociones tradicionales de la ficción en la que le dice a situaciones en lugar de historias. Y difiere de vistas normales de diseño, en que los diseños son sólo consecuencia cuando se considera en términos de la (compuestos) situaciones que están colocados dentro de.Leer más… difícil de limón: La construcción de una Consultoría Estratégica La especulación

Tenemos una holgura! Únete a nosotros en Etnografía Hangout para discutir la etnografía aplicada


La semana pasada, nosotros anunció el renacimiento de Asuntos Etnografía con una retrospectiva de los últimos cinco años de los mensajes. Parte del renacimiento implica reúne la comunidad donde se encuentra en. Y uno de esos lugares es Slack. Entonces el Cuestiones Etnografía, Anthrodesign, y EPIC equipos han creado un canal de parafina para las conversaciones acerca de los métodos etnográficos. En Hangout etnografía, Somos un grupo interdisciplinario asumir diferentes papeles desde el diseño hasta la tecnología y la investigación, por lo que no necesita tener ninguna preparación formal en la etnografía para participar.

Para nosotros, la creación de un único canal Slack hizo un montón de sentido tener nuestras comunidades superpuestas se unen en un solo lugar para las conversaciones que se extienden más allá de nuestras propias organizaciones y listas de correo.

Tenemos la visión de la Hangout etnografía Holgura para ser un lugar para que cualquiera pueda discutir la etnografía aplicada. Los interesados ​​en la discusión a tierra específicamente en la disciplina de la antropología también se echa un vistazo a la Asociación Americana de Antropología (AAA)'S Flojo.

Fundado en 2002, Anthrodesign'S lista de correo estableció un nuevo espacio para las personas que trabajan en la intersección de la antropología aplicada y diseño. Desde 2005, EPIC ha sido la promoción de la etnografía en las organizaciones embargo conferencia anual más importante del campo, y más recientemente a través de una comunidad en línea y recursos profesionales en epicpeople.org . Lanzado en 2012, la etnografía Materias blog se ha creado accesible al público el contenido de las personas que trabajan en la industria para el mundo académico en la sección transversal de la tecnología y la gente. A pesar de haber sido formados en diferentes momentos por diferentes razones, las tres organizaciones se han comprometido a una centrada en las personas a las organizaciones, productos, y servicios, ampliando así el campo de la etnografía aplicada.

Para unirse a la discusión sobre Slack , Por favor, llene esta forma donde pedimos un poco de información sobre usted y su trabajo. Lea nuestra Slack directrices. Esperamos que te ayude a Slack!

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