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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

Un estudio de caso sobre diseño inclusivo: etnografía y el uso de energía


Dan_Lockton.width-300Dr.. Dan Lockton (@ Danlockton) es un asociado senior en el Centro Helen Hamlyn de Diseño, en el Royal College of Art de Londres. Originalmente un ingeniero de diseño, se interesó en la inclusión de personas mejor en la investigación del diseño mientras se trabaja en productos de movilidad. Para su doctorado en la Universidad de Brunel, desarrolló el Diseño con kit de herramientas Intención, una colección de patrones de diseño multidisciplinar en torno a la conducta humana que Tricia escribió en su blog acerca de 2011. Desde entonces, ha trabajado en una serie de proyectos de cambio de comportamiento relacionados con la energía doméstica y el lugar de trabajo, incluyendo CarbonCulture y en la actualidad SusLab, un gran proyecto paneuropeo. Hay una 'SusLab en la RCA’ Blog; Este artículo se basa en el papel de Dan presentado en EPIC 2013.

Nota del editor: Uso y conservación de energía pueden ser una parte aparentemente mundano de la vida diaria de un individuo por un lado, pero una política, ecológicamente, y económicamente asunto crítico en el otro. A pesar de su importancia, hay una sorprendente falta de comprensión de lo que guía e influye en los comportamientos que rodean la energía.

Con los análisis cuantitativos convencionales de las propiedades y los ingresos que explican menos de 40% de variaciones en los hogares’ consumo, Dr. Dan Lockton (@ Danlockton) y Flora Bowden se dispuso a desempacar algunos de los matices de comportamiento y perspectivas contextuales en torno al uso de la energía en la vida cotidiana de los hogares británicos, desde la perspectiva de los investigadores de diseño. Sus entrevistas se les satisfacer a todos, desde “auto cuantificada” entusiastas a los residentes de bajos ingresos de la vivienda pública, e involucrarlos en el proceso de diseño. Lo que descubrieron los osos implicaciones importantes para el diseño que trata de influir en los comportamientos alrededor de la energía, por ejemplo, donde los responsables políticos y las empresas de servicios públicos ven hogares como “utilizando la energía”, miembros de la familia ven su propio comportamiento como resolver problemas y hacer sus casas más cómodo, como por ejemplo mediante la ejecución de un baño para relajarse después de un día tratando de, o preparar una comida para su familia.

Siga leyendo para ver qué más Dan y Flora extrajeron de las investigaciones etnográficas, y cómo la comprensión “modelos populares” de energía – qué es la energía “parece” – puede ser la clave para restringir el uso de energía.

Para más notas de este Edición EPIC comisariada por editora Tricia Wang (quien dio la apertura charla dio el tono a EPIC este año), seguir este enlace.

tarjeta de prepago de gas

Un cabeza de familia en Bethnal Green, East London, nos muestra su tarjeta de prepago de gas.

Es raro pasa un día sin alguna exhortación a "reducir nuestro consumo de energía ': se trata de un reto social y geopolítico importante, seguridad que abarque a, problemas y la economía social, así como las consideraciones ambientales. Hay una gran variedad de proyectos e iniciativas, del gobierno, industria y la academia todo con el propósito de abordar los diferentes aspectos del problema, tanto tecnológicos y de comportamiento.

Sin embargo, muchos enfoques, incluyendo despliegue de contadores inteligentes en el Reino Unido, tratar en gran parte "la demanda de energía" como algo fungibleHomogénea incluso a abordar principalmente a través de los cabezas de familia dando retroalimentación basada en los precios, con el supuesto de que se reducirá de alguna manera de forma automática la cantidad de energía que utilizan, en respuesta a ver el precio. Hay mucho menos énfasis en la comprensión por qué la gente utiliza la energía en el primer lugar-¿qué son en realidad haciendo?Leer más… Un estudio de caso sobre diseño inclusivo: etnografía y el uso de energía

Estoy saliendo: Cuatro conversaciones incómodas para etnógrafos Comerciales


459372_561559630554768_2122767149_o Con un enfoque basado en las metodologías de etnografía y de diseño, Dibujó Smith (@ Drewpasmith) deleita en llevar al consumidor y cliente a la mesa de conferencias. En el proceso, él trabaja con ellos para co-crear productos que cambian el juego, servicios y negocios para algunos de los empresas más grandes del mundo. Dibujó moldea la cultura y estrategia de Seren Partners. Tiene un blog de vez en DownsideUpDesign y publica fotos de coches, sobre todo de lado en, aquí.

Nota del Editor: Pregunté Dibujó Smith (@ Drewpasmith) para dar inicio a nuestra Enero EPIC tema debido a su experiencia como diseñador y un tweet que había enviado. Hasta dibujó asistió EPIC 2103, él era reacio a decir que él era un etnógrafo en ciertos contextos profesionales. Pero después de escuchar mi discurso de apertura de EPIC 2013, él tweeted, “Hoy, Voy a salir. Soy un @ etnógrafo!” Tuvimos una charla interesante donde dibujó después me explicó por qué él incluso necesitar “salir del armario.” Fue una conversación fascinante y una que muchos lectores estarán relacionadas con, especialmente si usted trabaja en una agencia de diseño o estrategia en el que puede ser el de una persona con conocimientos etnográficos muy competente.

Así que pensé que sería interesante escuchar cómo alguien con un fuerte fondo de diseño con experiencia EPIC 2013. En primer puesto de invitado de Drew en Asuntos de Etnografía, insta a los diseñadores y estrategas con conocimientos etnográficos ser valiente: etnografía comercial tiene que salir del armario. Dibujó ofrece algunas conversaciones que nos ayudarán a llegar allí.

Para más notas de este Edición de enero EPIC comisariada por editora Tricia Wang, seguir este enlace.

Slide145A lo largo de mi carrera he desarrollado una fe inquebrantable en el poder transformador de la etnografía. He usado sus herramientas y técnicas para lograr un cambio positivo para mis clientes, conformado de productos, servicios, empresas y marcas con los ricos, visión centrada en la persona que puede ejercer.

Sin embargo, hasta hace poco, Nunca me había llamado a mí mismo un etnógrafo; Siempre he sido un diseñador-estratega convertido automotriz. Esta es la historia de cómo ocurrió el cambio.

Etnografía con otro nombre

Durante mis años de estudiante, Yo había llegado a conocer una agencia de co-creación Londres llamada Sense Worldwide. Tenían una misión de "hacer las cosas mejor, haciendo cosas mejores ", un concepto que fue profundamente atractivo para un diseñador joven idealista.

Construimos confianza y me permitió que exploren cómo yo estaba usando las redes sociales (los primeros días de Facebook, la crisis de la mediana edad de Gaydar) y qué estaba soñando con la actualización de mi Sony Ericsson K750 a un Nokia N95. Juntos, nos encontramos con ideas para hacer mi mundo de la tecnología móvil mejor. Me encantó la experiencia tanto que quería trabajar para ellos.

Desesperado, entusiasta y sin ninguno de los etnografía o antropología calificaciones que generalmente acompañaban a sus reclutas, Sense Worldwide, sin embargo se arriesgó. Sin darse cuenta, Me convertí en un etnógrafo por la puerta de atrás.

Durante mi tiempo allí, Fui testigo del profundo impacto que la investigación etnográfica podría tener. Las historias y conocimientos se retiraron del campo transformado no sólo la forma de nuevos productos y servicios se han desarrollado, sino también cómo se dirige y las empresas.

Me di cuenta de, sin embargo, que conseguir la etnografía en la mesa con los posibles clientes fue un reto. A menudo se percibe como caro y más que un poco peculiar. Para facilitar el proceso de venta, hemos adoptado una serie de jazz de mano 1-liners que consiguió la etnografía vendido, quizá excesivamente así. Sí, llevamos a cabo una investigación etnográfica, pero a veces nuestra práctica no estuvo a la altura de las expectativas over-the-top establecidos por lenguaje diseñado para ocultar nuestra torpeza comercial.Leer más… Estoy saliendo: Cuatro conversaciones incómodas para etnógrafos Comerciales

Necesidades Big Data grueso de Datos


Tricia Wang

Tricia Wang

Nota del Editor: Tricia proporciona una excelente segue entre meses del pasado “Ethnomining” Edición Especial y el de este mes “Hablando con las compañías sobre Etnografía.” Ella ofrece mayor creación pensamientos en nuestra discusión colectiva (quizá rayana en la obsesión?) con la gran tendencia de los datos. Con matices ella con fuerza y ​​reinventa algunos de los términos que circulan en las diversas industrias que deseen hacer uso de la investigación social. En la estela de los grandes datos, etnógrafos, ella sugiere, puede ofrecer datos de espesor. Ante la mención despectiva de “anécdotas” debemos hacer frente para defender el valor de las historias.

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imagen de Mark Smiciklas en la intersección Consulting

imagen de Mark Smiciklas en la intersección Consulting

Big Data pueden tener un enorme atractivo. ¿Quién quiere ser pensado como un pequeño pensador cuando hay una oportunidad de ir BIG?

El sesgo positivista a favor del Big Data (un término comúnmente utilizado para describir los datos cuantitativos que se produce a través del análisis de enormes conjuntos de datos) como una forma objetiva de entender nuestro mundo presenta desafíos para los etnógrafos. ¿Cuáles son los etnógrafos que hacer cuando nuestra investigación es vista como algo insignificante o inapreciable? Podemos simplemente ignoramos Big Data como demasiado confusa en publicidad para ser útil?

No. Los etnógrafos deben comprometerse con los grandes datos. De lo contrario, nuestro trabajo puede ser muy fácilmente metió en otro departamento, minimizado como una partida pequeña en un presupuesto, y relegado a la esquina pequeña de datos. Pero, ¿cómo puede nuestra clase de investigación se ve como un igual importancia a los datos procesados ​​algorítmicamente? ¿Cuál es el etnógrafo de 10 segundo discurso del ascensor a una habitación de científicos de datos?

…y GO!

Big Data produce tanta información que se necesita algo más para superar y / o revelar las lagunas de conocimiento. Es por eso que el trabajo etnográfico tiene un valor tan enorme en la era del Big Data.

A falta de las palabras conceptuales para posicionar rápidamente el valor del trabajo etnográfico en el contexto del Big Data, He comenzado, en el último año, emplear el término Grueso datos (con un guiño a Clifford Geertz!) para abogar por enfoques integradores para la investigación. Grueso de datos revela el significado detrás de la visualización y el análisis de Big Data.

Datos Grueso: enfoques etnográficos que descubren el significado detrás de la visualización y el análisis de Big Data.

Análisis de los datos grueso se basa principalmente en el poder del cerebro humano para procesar una pequeña "N", mientras que el análisis de grandes datos requiere potencia de cálculo (por supuesto, con los seres humanos a escribir los algoritmos) para procesar un gran "N". Big Data revela una visión con un rango particular de puntos de datos, mientras Grueso datos revelan el contexto social de las conexiones entre los puntos de datos. Big Data ofrece números; datos de espesor ofrece historias. Big Data se basa en el aprendizaje automático; datos de espesor se basa en el aprendizaje humano.

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