Ook uit internationaal wetenschappelijk onderzoek blijkt dat er verschillen zijn tussen ouderen in de stad en op het platteland [3-5]. In de rijke delen van de Europese Unie hebben ouderen in de landelijke gebieden een hogere levenstevredenheid dan in de stad. Mensen lijken tevreden in een dorp, wellicht omdat het verwachtingspatroon geringer is. Als het op veroudering aankomt, biedt de hogere dichtheid van de stad een grotere nabijheid tot allerlei diensten die de kwaliteit van leven van ouderen vergroten. Door specifieke economische factoren kunnen deze diensten niet in dezelfde mate worden aangeboden in landelijke gebieden [6]. Woonomstandigheden, zo blijkt uit onderzoek [7], zijn beter voor onze ouderen in de stad dan op het platteland, hoewel de verschillen niet zo uitgesproken groot zijn. En dan heb je nog de gesegregeerde woonwijken voor ouderen, zoals in de Verenigde Staten. Denk daarbij aan Sun City Arizona en The Villages in Florida [8, 9]. Deze wijken bieden een eenheidsworst en zonderen ouderen af in een cocon van geboden comfort, waarbij zij verdwijnen uit het reguliere straatbeeld van omliggende steden. Een in vrijheid gekozen gevangenschap. Een echte seniorvriendelijke stad is een generatievriendelijke stad zoals u wilt, waar niet alleen ruimte is voor één generatie, maar voor alle generaties: van wieg tot graf.
Rook is playful data visualization device aiming at the dissemination of air quality data. The Rook unit accesses the database of the Hollandse Luchten (henceforth HL) project, which collects data on air quality in Nord-Holland via a network of sensor kits distributed to the local population and displays it in an interactive way using lights and mist. The eerie and mysterious effect of the colored mist aims at a playful and enticing effect on its users, while, at the same time, spreading awareness on one of the key sustainability issues of the region. People can interact freely with the machine so to explore its working and the data it conveys.This paper aims to contextualize and describe the design process behind the creation of Rook and to propose some reflections on playfulness, citizenship and data visualization.
LINK
With the rise of chronic diseases as the number one cause of death and disability among urban populations, it has become increasingly important to design for healthy environments. There is, however, a lack of interdisciplinary approaches and solutions to improve health and well-being through urban planning and design. This case study offers an HCI solution and approach to design for healthy urban structures and dynamics in existing neighborhoods. We discuss the design process and design of ROOT, an interactive lighting system that aims to stimulate walking and running through supportive, collaborative and social interaction.
Hoe kan de verblijfskwaliteit en veiligheidsperceptie van de publieke ruimte versterkt worden door de toepassing van “interactieve objecten”? (objecten die met beeld, licht, geluid en sensoren real time reageren op de gebruikers en de ruimte daarop afstemmen). De ontwikkeling van deze zogenaamde responsieve ruimte staat nog in de kinderschoenen maar is beloftevol vanwege de meerwaarde voor de leefbaarheid en het onderscheidend vermogen van de plek en de bedrijven. In Co-ReUs worden drie verschillende mkb groepen samengebracht: stedenbouwbureaus, creatieve conceptontwikkelaars en lokale ondernemers. We gebruiken de ArenA-Boulevard als proeftuin: een als ongezellig ervaren ruimte (lage verblijfskwaliteit en slechte veiligheidsperceptie). De mkb-ers lossen hiermee hun eigen praktijkproblemen op: Stedenbouwbureaus houden zich bezig met het ontwerp van de publieke ruimte. Zij merken dat hun instrumentarium (herontwerp, herbestrating etc.) te kapitaalintensief en te weinig flexibel is om de verblijfskwaliteit en veiligheidsperceptie op dit soort plekken op te lossen. De bureaus hebben behoefte aan een lichter, gerichter en responsiever instrumentarium. Ze hebben echter beperkte (technologische) kennis hoe interactieve objecten precies een bijdrage kunnen leveren. Creatieve conceptontwikkelaars hebben een ander probleem: zij hebben wél de beschikking over interactieve objecten (geluid, beeld, licht, sensoren) maar die zijn vooral kunstzinnig en evenementiëel. De objecten zijn stuk voor stuk niet ontwikkeld vanuit een stedenbouwkundige opgave waardoor ze hiervoor geen panklare oplossing vormen. Lokale mkb-ers hebben ook een probleem: zij weten niet goed hoe zij op een gecoördineerde manier invloed kunnen uitoefenen op de activering van de publieke ruimte. Project Co-ReUs: 1) analyseert hoe de ruimte wordt gebruikt (nulmeting en Programma van Eisen voor de inzet van interactieve objecten; 2) ontwikkelt ruimtelijk-interactieve interventies in co-creatie met de drie mkb groepen. 3) deze worden op het plein geplaatst en nametingen brengen de effecten in beeld. Het resultaat is een actiegerichte Handleiding met Roadmap voor de ontwikkeling van responsieve publieke ruimtes.
Huntington’s disease (HD) and various spinocerebellar ataxias (SCA) are autosomal dominantly inherited neurodegenerative disorders caused by a CAG repeat expansion in the disease-related gene1. The impact of HD and SCA on families and individuals is enormous and far reaching, as patients typically display first symptoms during midlife. HD is characterized by unwanted choreatic movements, behavioral and psychiatric disturbances and dementia. SCAs are mainly characterized by ataxia but also other symptoms including cognitive deficits, similarly affecting quality of life and leading to disability. These problems worsen as the disease progresses and affected individuals are no longer able to work, drive, or care for themselves. It places an enormous burden on their family and caregivers, and patients will require intensive nursing home care when disease progresses, and lifespan is reduced. Although the clinical and pathological phenotypes are distinct for each CAG repeat expansion disorder, it is thought that similar molecular mechanisms underlie the effect of expanded CAG repeats in different genes. The predicted Age of Onset (AO) for both HD, SCA1 and SCA3 (and 5 other CAG-repeat diseases) is based on the polyQ expansion, but the CAG/polyQ determines the AO only for 50% (see figure below). A large variety on AO is observed, especially for the most common range between 40 and 50 repeats11,12. Large differences in onset, especially in the range 40-50 CAGs not only imply that current individual predictions for AO are imprecise (affecting important life decisions that patients need to make and also hampering assessment of potential onset-delaying intervention) but also do offer optimism that (patient-related) factors exist that can delay the onset of disease.To address both items, we need to generate a better model, based on patient-derived cells that generates parameters that not only mirror the CAG-repeat length dependency of these diseases, but that also better predicts inter-patient variations in disease susceptibility and effectiveness of interventions. Hereto, we will use a staggered project design as explained in 5.1, in which we first will determine which cellular and molecular determinants (referred to as landscapes) in isogenic iPSC models are associated with increased CAG repeat lengths using deep-learning algorithms (DLA) (WP1). Hereto, we will use a well characterized control cell line in which we modify the CAG repeat length in the endogenous ataxin-1, Ataxin-3 and Huntingtin gene from wildtype Q repeats to intermediate to adult onset and juvenile polyQ repeats. We will next expand the model with cells from the 3 (SCA1, SCA3, and HD) existing and new cohorts of early-onset, adult-onset and late-onset/intermediate repeat patients for which, besides accurate AO information, also clinical parameters (MRI scans, liquor markers etc) will be (made) available. This will be used for validation and to fine-tune the molecular landscapes (again using DLA) towards the best prediction of individual patient related clinical markers and AO (WP3). The same models and (most relevant) landscapes will also be used for evaluations of novel mutant protein lowering strategies as will emerge from WP4.This overall development process of landscape prediction is an iterative process that involves (a) data processing (WP5) (b) unsupervised data exploration and dimensionality reduction to find patterns in data and create “labels” for similarity and (c) development of data supervised Deep Learning (DL) models for landscape prediction based on the labels from previous step. Each iteration starts with data that is generated and deployed according to FAIR principles, and the developed deep learning system will be instrumental to connect these WPs. Insights in algorithm sensitivity from the predictive models will form the basis for discussion with field experts on the distinction and phenotypic consequences. While full development of accurate diagnostics might go beyond the timespan of the 5 year project, ideally our final landscapes can be used for new genetic counselling: when somebody is positive for the gene, can we use his/her cells, feed it into the generated cell-based model and better predict the AO and severity? While this will answer questions from clinicians and patient communities, it will also generate new ones, which is why we will study the ethical implications of such improved diagnostics in advance (WP6).
Hoogwaardig afvalhout van bewoners, bouwbedrijven en meubelmakers blijft momenteel ongebruikt omdat het te arbeidsintensief is om grote hoeveelheden ongelijke stukken hout van verschillende afmetingen en soorten te verwerken. Waardevol hout wordt waardeloos afval, tegen de principes van de circulaire economie in. In CW.Code werken Powerhouse Company, Bureau HUNC en Vrijpaleis samen met de HvA om te onderzoeken hoe een toegankelijke ontwerptool te ontwikkelen om upcycling en waardecreatie van afvalhout te faciliteren. In andere projecten hebben HvA en partners verschillende objecten gemaakt van afvalhout: een stoel, een receptiebalie, kleine meubels en objecten voor de openbare ruimte, vervaardigd met industriële robots. Deze objecten zijn 3D gemodelleerd met behulp van specifieke algoritmen, in de algemeen gebruikte ontwerpsoftware Rhino en Grasshopper. De projectpartners willen nu onderzoeken hoe deze algoritmen via een toegankelijke tool bruikbaar te maken voor creatieve praktijken. Deze tool integreert generatieve ontwerpalgoritmen en regelsets die rekening houden met beschikbaar afvalhout, en de ecologische, financiële en sociale impact van resulterende ontwerpen evalueren. De belangrijkste ontwerpparameters kunnen worden gemanipuleerd door ontwerpers en/of eindgebruikers, waardoor het een waardevol hulpmiddel wordt voor het co-creëren van circulaire toepassingen voor afvalhout. Dit onderzoek wordt uitgevoerd door HvA Digital Production Research Group, met bovengenoemde partners. HUNC heeft ervaring met stadsontwikkeling waarbij gebruik wordt gemaakt van lokaal gekapt afvalhout. Vrijpaleis biedt toegang tot een actieve, lokale community van makers met een sterke band met buurtbewoners. Powerhouse Company heeft ervaring in het ontwerpen met hout in de bouw. Alle drie kunnen profiteren van slimmere circulaire ontwerptools, waarbij beschikbaar materiaal, productiebeperkingen en impactevaluatie worden geïntegreerd. De tool wordt ontwikkeld en getest voor twee designcases: een binnenmeubelobject en een buitengevelelement. Bevindingen hiervan zullen leidend zijn bij de ontwikkeling van de tool. Na afronding van het project is een bètaversie gereed voor validatie door ontwerpers, bewonerscollectieven en onderzoek/onderwijs van de HvA.
