Smart glasses have the potential to transform healthcare, but their acceptance and use are under pressure due to concerns about social interaction around smart glasses, such as privacy, intended use, and the social isolation of the user. However, the value is seen in healthcare, where they could potentially help manage demographic changes and growing staff shortages. This dissertation poses questions about the acceptance and appropriation of smart glasses in healthcare, including social and ethical implications. Under the premise that humans and technology mutually influence each other, a theoretical framework has been constructed to investigate the complexity of both acceptance and social interaction around smart glasses. In this dissertation, theoretical perspectives from technology acceptance and social cognitive theory are combined with the mediation perspective from philosophy of technology to better understand the appropriation of smart glasses. Through multiple studies, including analyses of YouTube comments, focus groups, a developed and validated questionnaire, and interviews with healthcare professionals, a detailed portrayal of the potential and challenges associated with the appropriation of smart glasses is provided. The results show that although there may initially be concerns and resistance, the perception of smart glasses can change positively after prolonged use. This dissertation emphasizes the importance of studying the appropriation of technology at different stages of diffusion and from different perspectives, to get a richer and more comprehensive picture of how innovations like smart glasses can best be integrated into healthcare.
MULTIFILE
Smart glasses were perceived to be potentially revolutionary for healthcare, however, there is only limited research on the acceptance and social implications of smart glasses in healthcare. This study aims to get a better insight into the theoretical foundations and the purpose was to identify themes regarding adoption, mediation, and the use of smart glasses from the perspective of healthcare professionals. A qualitative research design with focus groups was used to collect data. Three focus groups with 22 participants were conducted. Data were analyzed using content analysis. Our analysis revealed six overarching themes related to the anticipated adoption of smart glasses: knowledge, innovativeness, use cases, ethical issues, persuasion, and attitude. Nine themes were found related to anticipated mediation and use of smart glasses: attention, emotions, social influences, design, context, camera use, risks, comparisons to known products, and expected reaction and might influence the acceptance of smart glasses.
MULTIFILE
In dit project verricht het lectoraat Familiebedrijven van Hogeschool Windesheim samen met de Hogeschool Utrecht, Hogeschool van Amsterdam, CUMELA, de Jong & Laan en MKB familiebedrijven praktijkgericht onderzoek naar financiering en besluitvorming bij MKB familiebedrijven. Nu banken vanwege de economische crisis terughoudender zijn geworden in kredietverlening en hun financieringseisen hebben verzwaard, zijn meer bedrijven aangewezen op eigen middelen en familiekapitaal. Vormen van zelf-financiering worden steeds belangrijker om groei en continuïteit van MKB familiebedrijven te waarborgen. Met name bij de overdracht van kapitaalintensieve MKB familiebedrijven worden complexe financieringsconstructies bedacht om de overname mogelijk te maken. Vaak wordt hierbij onvoldoende nagedacht over het onderscheid tussen de verschillende rollen die familieleden kunnen hebben als ze met hun vermogen in het bedrijf zitten (eigenaar of andere vermogensverschaffer, familielid, directielid, werknemer). Hierdoor kan onduidelijkheid ontstaan over onderwerpen zoals besluitvorming, rendement op vermogen, zeggenschap en beloningsstructuren, waardoor op termijn conflicten kunnen ontstaan. Daarnaast kan de besturing van ondernemingen door de verschillende belangen van vermogensverschaffers in negatieve zin worden beïnvloed en kan dit (op termijn) de continuïteit, wendbaarheid en groei van ondernemingen in gevaar brengen. Zowel in de praktijk als in het onderzoek ontbreekt het aan kennis over hoe met deze problematiek kan worden omgegaan. Dit project heeft daarom tot doel om samen met de projectpartners nieuwe kennis te ontwikkelen rond zelf-financiering en besluitvorming in MKB familiebedrijven. Door middel van ontwerpgericht praktijkonderzoek wordt bestaande en nieuwe kennis over de rol van zelf-financiering en de positie van eigenaren omgezet in oplossingsrichtingen ter verbetering van de besluitvorming in MKB familiebedrijven. Door het monitoren van de uitgevoerde interventies zal worden vastgesteld of de oplossingsrichtingen in de praktijk werken. De kennis die uit dit project voortkomt beoogt daarmee het handelingsvermogen van eigenaren en directieleden te vergroten en zelf-financiering als mogelijke financieringsbron effectiever te maken.
Artificiële intelligentie (AI) wordt steeds meer toegepast door financiële dienstverleners in Nederland. Uitlegbaarheid van de uitkomsten en werking van AI-toepassingen wordt daarbij gezien als een belangrijke voorwaarde om vertrouwen van consumenten en maatschappij in AI-toepassingen te borgen. Financiële dienstverleners zien dan ook het belang van uitlegbare AI maar geven aan te worstelen met de implementatie en met name de vraag hoe uitkomsten van complexe AI-toepassingen om te zetten naar een begrijpelijke uitleg voor medewerkers zoals klantacceptanten, schadebehandelaren en hypotheekadviseurs. Dat is van belang omdat deze medewerkers met de klant communiceren en in staat moeten zijn om die een uitleg te geven bijvoorbeeld als de schadeclaim van een klant wordt afgewezen omdat die door een AI-toepassing als frauduleus is bestempeld. Kortom, als medewerkers het niet begrijpen, begrijpt de klant het ook niet. Daarnaast speelt dat de aankomende EU AI Verordening ook eisen gaat stellen aan de uitlegbaarheid van bepaalde risicovolle AI-toepassingen. Dit project heeft tot doel handreikingen te ontwikkelen voor een betekenisvolle uitleg zodat medewerkers binnen de financiële dienstverlening de werking en uitkomsten van de AI-toepassingen die ze gebruiken beter begrijpen. De onderzoeksaanpak is gebaseerd op design science en daarbinnen een mix van methoden. Allereerst worden eisen en behoeften aan betekenisvolle uitleg in kaart gebracht op basis van use cases van financiële dienstverleners, literatuur, markt en wet- en regelgeving. Vervolgens worden voor de use cases prototypes ontwikkeld van betekenisvolle uitleg die paarsgewijs aan medewerkers van zo’n use case worden voorgelegd die daaruit een keuze moeten maken. De opgedane inzichten worden vertaald naar handreikingen in de vorm van tools en instrumenten voor het genereren, communiceren en evalueren van een betekenisvolle uitleg. Tot slot worden deze handreikingen beproefd in een regulatory sandbox voor een bepaalde use case om te toetsen of ze hulp bieden bij het voldoen aan wet- en regelgeving.
