Visualizing the datasphere: Representations of old bodies and their data in promotional images of smart sensor technologies for aging at home
Notice bibliographique
Résumé
Technologies for people aging at home are increasingly prevalent and include ambient monitoring devices that work together with wearables to remotely track and monitor older adults' biometric data and activities of daily living. There is, however, little research into the promotional and speculative images of technology-in-use. Our paper examines the ways in which the datafication of aging is offered up visually by technology companies to promote their products. Specifically, we ask: how are data visualized in promotional images of smart sensor technologies for aging at home? And in these visualizations, what happens to the aging body and relations of care? We include in our definition of smart sensor technologies both wearable and ambient monitoring devices, so long as they are used for the in-home passive monitoring of the inhabitant by a caregiver, excluding those devices targeted for institutional settings or those used for self-monitoring purposes. Our sample consists of 221 images collected between January and July of 2021 from the websites of 14 English-language companies that offer smart sensor technology for aging at home. Following a visual semiotic analysis, we present 3 themes on the visual representation of old bodies and their data: (1) Captured Data, (2) Spatialized Data, and (3) Networked Data. Each, we argue, contribute to a broader visualization of the "datasphere". We conclude by highlighting the underlying assumptions of old bodies in the co-constitution of aging and technologies in which the fleshy and lived corporeality of bodies is more often lost, reduced to data points and automated care scenarios, and further disentangled from other bodies, contexts and things.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».