Privacy in the Smart City as a Wicked Problem: The Need for Design Thinking, Digital Architects, and Agile Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
The issue of privacy in smart cities is attracting increasing attention, due in part to technological advances that promise to digitize many aspects of urban life. As artificial intelligence (AI), ubiquitous computing, and the internet of things have become part of contemporary discourse, privacy advocates have become increasingly concerned. The prospect of privacy harms recently caused Sidewalk Labs and the City of Toronto to abandon their effort to create a new ‘smart’ neighbourhood. While technologists have also taken an interest in the topic of privacy in smart cities, they have largely focused on informational privacy. This is, of course, a subject of pressing concern in an age of AI and big data. For instance, many machine learning algorithms memorize portions of their input datasets, meaning that the data of individuals can linger in these systems for longer time periods than originally anticipated. However, privacy is not merely about the collection, use, and disclosure of information; it also concerns autonomy, dignity, and the ability of individuals to engage in social relations. This paper argues that privacy in the smart city is, in fact, a wicked problem that cannot be solved by either straightforward application of technological safeguards or community-based models like the data commons. Neighbourhoods, particularly in multi-cultural societies, do not possess a single, monolithic community that can agree on a set of rules for data management. Rather, they exhibit a constantly changing set of sub-communities with their own values, norms, and interests. Given the existence of these sub-communities, privacy advocates should encourage the use of agile systems that can be developed, maintained, and adapted easily. Design thinking can play a major role in enabling sub-communities to refine their own vision. Finally, architecture played a major role in the development of privacy norms, and it should once again have a prominent role in addressing privacy concerns in the smart city.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».