Data Governance in Smart Cities: Personal Data as Private Asset, Commons, and/or Public Good?
Notice bibliographique
Résumé
Data is increasingly framed as an integral part of municipal governance as city administrations seek to deliver public services online and employ insights from data analytics. Real-time data collection in city spaces and the digital transformation of urban infrastructure are turning cities into “smart cities” according to many commentators. Since these digital technologies often rely on commercial algorithms implemented in public facilities, smart city initiatives are often governed by public-private partnerships. Predictably, smart cities pose new governance challenges in which data access, collection, use, and commercialization often come into conflict with the interests of individual and collective privacy, equality, and democratic participation. The aim of this dissertation is to explore the political economy of this new data governance regime as it marks a transition from mass data collection online to mass data collection in city spaces.\nThis study draws on the concept of assetization, which has emerged in science and technology studies (STS) over the last few years. Assetization theory explores emerging socio-economic arrangements by analyzing the complex processes of co-construction between contemporary capitalism, technology, and society. In the empirical chapters of this thesis, I examine different forms of asset governance as they relate to digital personal data in two smart city initiatives: Sidewalk Toronto/Quayside and the City of Barcelona’s DECODE. These forms of asset governance include private, public, and commons forms of asset governance, which have very different implications for how municipalities manage the collection, use, and commercialization of personal data.\nMy dissertation includes three key findings. First, data governance in smart city initiatives can be usefully theorized as a form of asset governance in light of the specific political economic logics that underpinned the proposals for Sidewalk Toronto and DECODE. Second, both smart city initiatives aimed to generate monetary value from digital personal data but failed to balance the interests of business with public and collective interests. Third, the policymakers and citizens engaged with these smart city initiatives displayed a variety of non-economic expectations and attitudes toward data, a phenomenon I conceptualize in the dissertation as “affective data governance.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,039 |
| Communication savante | 0,023 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».