How do global audiences use streaming platforms like YouTube, Netflix and iPlayer? How does the experience of digital video change according to location? What strategies do people use to access out-of-region content? What are the commercial and governmental motivations behind geoblocking?Geoblocking and Global Video Culture explores the cultural implications of access control and circumvention in an age of VPNs. Featuring seventeen chapters from diverse critical positions and locations – including China, Iran, Malaysia, Turkey, Cuba, Brazil, USA, Sweden and Australia.
MULTIFILE
How do (temporary) societies actually arise, bottom-up (co-creation), or top-down (organized by an elite)? In this article, both the book The Dawn of Everything (Graeber and Wengrow, 2021) and the Netflix documentary Trainwreck: Woodstock '99 are presented to answer this queston: both forms of emerging/organizing order (co-creation), and top-down are possible. However, it is argued that in current society systems (that rule and regulate) are mainly viewed and developed top-down and that we lost sight on the possibilities of bottom-up (co-creation) aspects of (regional) forms of society, with all the (psychological) consequences that entails. .
MULTIFILE
De maatschappelijke discussies over de invloed van AI op ons leven tieren welig. De terugkerende vraag is of AI-toepassingen – en dan vooral recommendersystemen – een dreiging of een redding zijn. De impact van het kiezen van een film voor vanavond, met behulp van Netflix' recommendersysteem, is nog beperkt. De impact van datingsites, navigatiesystemen en sociale media – allemaal systemen die met algoritmes informatie filteren of keuzes aanraden – is al groter. De impact van recommendersystemen in bijvoorbeeld de zorg, bij werving en selectie, fraudedetectie, en beoordelingen van hypotheekaanvragen is enorm, zowel op individueel als op maatschappelijk niveau. Het is daarom urgent dat juist recommendersystemen volgens de waarden van Responsible AI ontworpen worden: veilig, eerlijk, betrouwbaar, inclusief, transparant en controleerbaar.Om op een goede manier Responsible AI te ontwerpen moeten technische, contextuele én interactievraagstukken worden opgelost. Op het technische en maatschappelijke niveau is al veel vooruitgang geboekt, respectievelijk door onderzoek naar algoritmen die waarden als inclusiviteit in hun berekening meenemen, en door de ontwikkeling van wettelijke kaders. Over implementatie op interactieniveau bestaat daarentegen nog weinig concrete kennis. Bekend is dat gebruikers die interactiemogelijkheden hebben om een algoritme bij te sturen of aan te vullen, meer transparantie en betrouwbaarheid ervaren. Echter, slecht ontworpen interactiemogelijkheden, of een mismatch tussen interactie en context kosten juist tijd, veroorzaken mentale overbelasting, frustratie, en een gevoel van incompetentie. Ze verhullen eerder dan dat ze tot transparantie leiden.Het ontbreekt ontwerpers van interfaces (UX/UI designers) aan systematische concrete kennis over deze interactiemogelijkheden, hun toepasbaarheid, en de ethische grenzen. Dat beperkt hun mogelijkheid om op interactieniveau aan Responsible AI bij te dragen. Ze willen daarom graag een pattern library van interactiemogelijkheden, geannoteerd met onderzoek over de werking en inzetbaarheid. Dit bestaat nu niet en met dit project willen we een substantiële bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan.
De maatschappelijke discussies over de invloed van AI op ons leven tieren welig. De terugkerende vraag is of AI-toepassingen – en dan vooral recommendersystemen – een dreiging of een redding zijn. De impact van het kiezen van een film voor vanavond, met behulp van Netflix' recommendersysteem, is nog beperkt. De impact van datingsites, navigatiesystemen en sociale media – allemaal systemen die met algoritmes informatie filteren of keuzes aanraden – is al groter. De impact van recommendersystemen in bijvoorbeeld de zorg, bij werving en selectie, fraudedetectie, en beoordelingen van hypotheekaanvragen is enorm, zowel op individueel als op maatschappelijk niveau. Het is daarom urgent dat juist recommendersystemen volgens de waarden van Responsible AI ontworpen worden: veilig, eerlijk, betrouwbaar, inclusief, transparant en controleerbaar. Om op een goede manier Responsible AI te ontwerpen moeten technische, contextuele én interactievraagstukken worden opgelost. Op het technische en maatschappelijke niveau is al veel vooruitgang geboekt, respectievelijk door onderzoek naar algoritmen die waarden als inclusiviteit in hun berekening meenemen, en door de ontwikkeling van wettelijke kaders. Over implementatie op interactieniveau bestaat daarentegen nog weinig concrete kennis. Bekend is dat gebruikers die interactiemogelijkheden hebben om een algoritme bij te sturen of aan te vullen, meer transparantie en betrouwbaarheid ervaren. Echter, slecht ontworpen interactiemogelijkheden, of een mismatch tussen interactie en context kosten juist tijd, veroorzaken mentale overbelasting, frustratie, en een gevoel van incompetentie. Ze verhullen eerder dan dat ze tot transparantie leiden. Het ontbreekt ontwerpers van interfaces (UX/UI designers) aan systematische concrete kennis over deze interactiemogelijkheden, hun toepasbaarheid, en de ethische grenzen. Dat beperkt hun mogelijkheid om op interactieniveau aan Responsible AI bij te dragen. Ze willen daarom graag een pattern library van interactiemogelijkheden, geannoteerd met onderzoek over de werking en inzetbaarheid. Dit bestaat nu niet en met dit project willen we een substantiële bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan.
