O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.

1

Compartilhar

Baixar para ler offline

Wie wordt de baas in 'slimme' steden? Tegenlicht haarlem

Baixar para ler offline

Wie wordt de baas in 'slimme' steden tegenlicht haarlem
commons, criminaliteit, democratie, edemocracy, ethiek, piratenpartij, ppnl, ppu, privacy, smart cities, smart city, tech, tegenlicht, dataroof, surveillance capitalism

1. Wie wordt de baas in 'slimme' steden? Matthijs Pontier, Ph.D.
2. Vrij delen van informatie, kunst en cultuur Evidence-based policy met een lange-termijn visie Zelfbeschikking stimuleren zonder dat dit ten koste gaat van rechten Vertrouwen burgers vs Wantrouwen ‘macht' Enthousiast over tech, maar alert op risico’s Tech to empower people; niet om te onderdrukken Basis principes PPNL Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
3. Luchtkwaliteitsmetingen "Telling toeristen en overige passanten" Voorbeelden toepassingen Haarlem Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
4. - Scanauto’s voor parkeertoezicht - Cameratoezicht in de binnenstad - "Allerlei intelligente apps", bijvoorbeeld voor parkeren, auto- en fietsdelen Voorbeelden toepassingen Haarlem Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
5. Om de drukte dagelijks objectief te kunnen monitoren plaatst Bureau RMC 20 nieuwe CityTraffic-telsensoren in de binnenstad. Cameratoezicht Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
6. Privacy inperken voor veiligheid? 1. Niet effectief 2. Leidt tot ongezonde machtsverhouding 3. Privacy juist voorwaarde voor veiligheid 4. Er bestaan prima alternatieven Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
7. Overheid niet altijd betrouwbaar Overheid laat gegevens slingeren (Elke 8 dagen(!!) datalek in Amsterdam) WRR: Overheid onbetrouwbaar met gegevens. Informatie wordt gemanipuleerd. Ook overheid kan misdadig gedrag vertonen
8. Function Creep Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
9. Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
10. Profiling Big Data algoritmes krijgen dezelfde bias als hun makers en/of trainingsdata Dit versterkt discriminatie van gestigmatiseerde groepen (en sommigen zullen het zelfs gebruiken ter rechtvaardiging) Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
11. 15-12-16 SyRI https://www.youtube.com/watch?v=2GkXCzYdrBY • Allerlei data die je met overheid deelt wordt aan elkaar geknoopt. • Iedereen is bij voorbaat verdacht -> bestempeld met risicoprofiel. • Op basis hiervan wordt je extra in de gaten gehouden, zonder dat je dit weet. • https://bijvoorbaatverdacht.nl/
12. Verkapte privatisering publieke diensten? Wie beheert AI in ‘slimme’ stad? Wie beheert de data die we samen produceren? Wie profiteert van de voordelen? Wie kampt met de nadelen?
13. Hoe groter het bedrijf Hoe groter het machtscentrum Hoe groter de kans dat een bed

Wie wordt de baas in 'slimme' steden? Tegenlicht haarlem

  1. 1. Wie wordt de baas in 'slimme' steden? Matthijs Pontier, Ph.D.
  2. 2. Vrij delen van informatie, kunst en cultuur Evidence-based policy met een lange-termijn visie Zelfbeschikking stimuleren zonder dat dit ten koste gaat van rechten Vertrouwen burgers vs Wantrouwen ‘macht' Enthousiast over tech, maar alert op risico’s Tech to empower people; niet om te onderdrukken Basis principes PPNL Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  3. 3. Luchtkwaliteitsmetingen "Telling toeristen en overige passanten" Voorbeelden toepassingen Haarlem Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  4. 4. - Scanauto’s voor parkeertoezicht - Cameratoezicht in de binnenstad - "Allerlei intelligente apps", bijvoorbeeld voor parkeren, auto- en fietsdelen Voorbeelden toepassingen Haarlem Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  5. 5. Om de drukte dagelijks objectief te kunnen monitoren plaatst Bureau RMC 20 nieuwe CityTraffic-telsensoren in de binnenstad. Cameratoezicht Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  6. 6. Privacy inperken voor veiligheid? 1. Niet effectief 2. Leidt tot ongezonde machtsverhouding 3. Privacy juist voorwaarde voor veiligheid 4. Er bestaan prima alternatieven Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  7. 7. Overheid niet altijd betrouwbaar Overheid laat gegevens slingeren (Elke 8 dagen(!!) datalek in Amsterdam) WRR: Overheid onbetrouwbaar met gegevens. Informatie wordt gemanipuleerd. Ook overheid kan misdadig gedrag vertonen
  8. 8. Function Creep Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  9. 9. Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  10. 10. Profiling Big Data algoritmes krijgen dezelfde bias als hun makers en/of trainingsdata Dit versterkt discriminatie van gestigmatiseerde groepen (en sommigen zullen het zelfs gebruiken ter rechtvaardiging) Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  11. 11. 15-12-16 SyRI https://www.youtube.com/watch?v=2GkXCzYdrBY • Allerlei data die je met overheid deelt wordt aan elkaar geknoopt. • Iedereen is bij voorbaat verdacht -> bestempeld met risicoprofiel. • Op basis hiervan wordt je extra in de gaten gehouden, zonder dat je dit weet. • https://bijvoorbaatverdacht.nl/ Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  12. 12. Verkapte privatisering publieke diensten? Wie beheert AI in ‘slimme’ stad? Wie beheert de data die we samen produceren? Wie profiteert van de voordelen? Wie kampt met de nadelen?
  13. 13. Hoe groter het bedrijf Hoe groter het machtscentrum Hoe groter de kans dat een bedrijf deze macht op een verkeerde manier gaat gebruiken Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  14. 14. 15-12-16 Surveillance Capitalism
  15. 15. Targeted ads Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  16. 16. Pokemon Go Pokemon Go was eigenlijk een spel van Google om gebruikers naar winkels te lokken. Bedrijven konden ‘lokmodules’ kopen en zo jouw lichaam naar hen toe lokken Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  17. 17. 15-12-16 Cambridge Analytica Mensen emotioneel raken, op hun zwakste moment Stemgedrag beinvloeden Doorstart als Emerdata, na ophef Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020,
  18. 18. Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  19. 19. Als technologie voor je denkt Vertellen programmeurs dan wat je moet denken? Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  20. 20. How can we do better? Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  21. 21. Responsible Digital Cities Bewoners bepalen wat er met hun data gebeurt: Privacy = Ownership Bewoners bepalen hoe digitale stad zich ontwikkelt Democratie Verzamelde data is gemeenschapsgoed: Commons Openheid over dataverzameling en verwerking Transparantie Iedereen kan meedoen: Inclusie Menselijke maat staat centraal in alles wat we doen Empathie Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  22. 22. Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  23. 23. Thanks! • @Matthijs85 • Matthijs Pontier • matthijs@piratenpartij.nl • http://www.piratenpartij.nl/ • @Piratenpartij • Lid worden? 19,84 per jaar • Actief worden? • vrijwilligers@piratenpartij.nl Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden?
  • AernoudtBottemanne

    Mar. 30, 2020

Wie wordt de baas in 'slimme' steden tegenlicht haarlem commons, criminaliteit, democratie, edemocracy, ethiek, piratenpartij, ppnl, ppu, privacy, smart cities, smart city, tech, tegenlicht, dataroof, surveillance capitalism 1. Wie wordt de baas in 'slimme' steden? Matthijs Pontier, Ph.D. 2. Vrij delen van informatie, kunst en cultuur Evidence-based policy met een lange-termijn visie Zelfbeschikking stimuleren zonder dat dit ten koste gaat van rechten Vertrouwen burgers vs Wantrouwen ‘macht' Enthousiast over tech, maar alert op risico’s Tech to empower people; niet om te onderdrukken Basis principes PPNL Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 3. Luchtkwaliteitsmetingen "Telling toeristen en overige passanten" Voorbeelden toepassingen Haarlem Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 4. - Scanauto’s voor parkeertoezicht - Cameratoezicht in de binnenstad - "Allerlei intelligente apps", bijvoorbeeld voor parkeren, auto- en fietsdelen Voorbeelden toepassingen Haarlem Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 5. Om de drukte dagelijks objectief te kunnen monitoren plaatst Bureau RMC 20 nieuwe CityTraffic-telsensoren in de binnenstad. Cameratoezicht Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 6. Privacy inperken voor veiligheid? 1. Niet effectief 2. Leidt tot ongezonde machtsverhouding 3. Privacy juist voorwaarde voor veiligheid 4. Er bestaan prima alternatieven Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 7. Overheid niet altijd betrouwbaar Overheid laat gegevens slingeren (Elke 8 dagen(!!) datalek in Amsterdam) WRR: Overheid onbetrouwbaar met gegevens. Informatie wordt gemanipuleerd. Ook overheid kan misdadig gedrag vertonen 8. Function Creep Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 9. Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 10. Profiling Big Data algoritmes krijgen dezelfde bias als hun makers en/of trainingsdata Dit versterkt discriminatie van gestigmatiseerde groepen (en sommigen zullen het zelfs gebruiken ter rechtvaardiging) Matthijs Pontier, Ph.D., Pletterij, 18-02-2020, Wiewordtdebaas in 'slimme' steden? 11. 15-12-16 SyRI https://www.youtube.com/watch?v=2GkXCzYdrBY • Allerlei data die je met overheid deelt wordt aan elkaar geknoopt. • Iedereen is bij voorbaat verdacht -> bestempeld met risicoprofiel. • Op basis hiervan wordt je extra in de gaten gehouden, zonder dat je dit weet. • https://bijvoorbaatverdacht.nl/ 12. Verkapte privatisering publieke diensten? Wie beheert AI in ‘slimme’ stad? Wie beheert de data die we samen produceren? Wie profiteert van de voordelen? Wie kampt met de nadelen? 13. Hoe groter het bedrijf Hoe groter het machtscentrum Hoe groter de kans dat een bed

Vistos

Vistos totais

1.623

No Slideshare

0

De incorporações

0

Número de incorporações

4

Ações

Baixados

2

Compartilhados

0

Comentários

0

Curtir

1

×