Smart city photo booths: Playful data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper shares one of the critical moments in an interdisciplinary collaboration between an urban geographer/planner and a visual artist in which we explore different ways of seeing, knowing, mapping, and imagining. Our work develops integrated and participatory spaces in which to generate stronger and more nuanced geographical and artistic insights into people’s embodied experiences and encounters with/of urban space. This essay shares the example of a playful data intervention conducted by students prompted to engage in the complexities and possibilities of digital landscapes. It looks at urban surveillance as a technological ecosystem, thinking particularly about traffic cameras, weather cameras, and other visual monitoring systems—digital infrastructures premised on gathering “data.” It also thinks about poetic and experiential alternatives to this way of conceptualizing space. The camera is probably the first step toward integrated urban technological living—from which we can extrapolate and research what other kinds of things are being implemented and how that might fit with the (un)availability of user experience. In response, we proposed a participatory project engaging the question of urban citizenship in which participants find themselves inside of this visual ecosystem and share pictures of themselves taken from publicly available surveillance cameras. We call it “smart city photo booths” and our hope is that it helps us rethink the relationship between data and lived experiences within digitally mediated society. It gets into the concept of “smart” data. We think about smartness as a form of research/espionage that perhaps requires citizen participation and collective human (counter) intelligence to the data-imperatives emerging in the discourses around smart cities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle