This paper introduces the design principle of legibility as means to examine the epistemic and ethical conditions of sensing technologies. Emerging sensing technologies create new possibilities regarding what to measure, as well as how to analyze, interpret, and communicate said measurements. In doing so, they create ethical challenges for designers to navigate, specifically how the interpretation and communication of complex data affect moral values such as (user) autonomy. Contemporary sensing technologies require layers of mediation and exposition to render what they sense as intelligible and constructive to the end user, which is a value-laden design act. Legibility is positioned as both an evaluative lens and a design criterion, making it complimentary to existing frameworks such as value sensitive design. To concretize the notion of legibility, and understand how it could be utilized in both evaluative and anticipatory contexts, the case study of a vest embedded with sensors and an accompanying app for patients with chronic obstructive pulmonary disease is analyzed.
Junior design professionals experience conflicts in collaboration with others, with value differences being one of the issues influencing such conflicts. In a retrospective interview study with 22 design professionals, we collected 32 cases of perceived conflicts. We used a grounded theory approach to analyse these cases, resulting in five conflict categories that group 24 distinct value differences arising in 10 critical moments, an event that causes the value-based conflict. Thus, value differences are underlying the perceived conflicts of junior design professionals on many different occasions during collaboration with others. Conclusions are drawn on setting up guidelines for addressing values in co-design practices and supporting junior designers in their professional development.
MULTIFILE
Door aanhoudende digitalisering nemen de mogelijkheden voor data-analyse toe. In de private sector wordt hier al veelvuldig gebruik van gemaakt, maar in de publieke sector is men nog voorzichtig. Er bestaat namelijk de kans dat publieke waarden in het geding komen. Zo ook in het veiligheidsdomein.Doel Dit promotieonderzoek kent drie doelen: Meer inzicht in hoe in het veiligheidsdomein besluiten worden genomen op basis van ‘harde’ data en ‘zachte’ contextgebonden informatie. Meer inzicht in de rol van de domeinexpert bij de inzet van datasystemen. Meer inzicht in welke competenties nodig zijn om datasystemen zorgvuldig in te zetten. Resultaten Na afloop van het onderzoek publiceren we hier de resultaten. In onderstaande podcast vertelt Wybren van Rij over zijn onderzoek en de lessen tot nu toe. Ook te vinden via je favoriete podcastapp (zoeken op Lessen uit #HUonderzoek). Looptijd 01 september 2020 - 30 juni 2024 Aanpak Dit onderzoek is kwalitatief van aard en wordt opgezet volgens Value Sensitive Design.
Binnen de Nederlandse publieke sector wordt in toenemende mate gebruik gemaakt van digitale applicaties. Het is echter niet altijd duidelijk welke ethische implicaties hierbij ontstaan en welke waarden in het systeem worden mee genomen. Vanuit de werkagenda waardengedreven digitaliseren wordt opgeroepen om een gezamenlijk begrip te ontwikkelen rondom publieke waarden bij digitalisering en wordt aan het werkveld gevraagd om te ondersteunen bij het ontwikkelen van instrumenten die inzicht geven in de mate waarin een systeem voldoet aan publieke waarden. In samenwerking met PublicSpaces is dit professional doctorate traject gestart om te voldoen aan deze vraag. Hierbij willen we het echter breder trekken voor zowel een wetenschappelijke als praktische bijdrage. Hierom wordt een toolbox ontwikkeld, bestaande uit a. Een methode voor het in kaart brengen van welke publieke waarden relevant zijn bij het ontwerpen van een digitale applicatie b. een bibliotheek aan code chunks en design patterns rondom deze publieke waarden om ontwikkelaars te assisteren bij het ontwikkelen van de applicatie. c. Instrumenten voor het evalueren van digitiale applicaties aan publieke waarden. Dit wordt gedaan in een iteratief proces op basis van Value Sensitive Design. Hierbij zal het project zich eerst focussen op het sub-domein AI en algoritmes om daarna te abstraheren naar bredere digitale applicaties. Hierbij is de voornaamste contributie van het onderzoek dat er een gestructureerde en valide methode ontstaat die gebruikt kan worden om publieke waarden te identificeren en operationaliseren naar de praktijk.
The postdoc candidate, Sondos Saad, will strengthen connections between research groups Asset Management(AM), Data Science(DS) and Civil Engineering bachelor programme(CE) of HZ. The proposed research aims at deepening the knowledge about the complex multidisciplinary performance deterioration prediction of turbomachinery to optimize cleaning costs, decrease failure risk and promote the efficient use of water &energy resources. It targets the key challenges faced by industries, oil &gas refineries, utility companies in the adoption of circular maintenance. The study of AM is already part of CE curriculum, but the ambition of this postdoc is that also AM principles are applied and visible. Therefore, from the first year of the programme, the postdoc will develop an AM material science line and will facilitate applied research experiences for students, in collaboration with engineering companies, operation &maintenance contractors and governmental bodies. Consequently, a new generation of efficient sustainability sensitive civil engineers could be trained, as the labour market requires. The subject is broad and relevant for the future of our built environment being more sustainable with less CO2 footprint, with possible connections with other fields of study, such as Engineering, Economics &Chemistry. The project is also strongly contributing to the goals of the National Science Agenda(NWA), in themes of “Circulaire economie en grondstoffenefficiëntie”,”Meten en detecteren: altijd, alles en overall” &”Smart Industry”. The final products will be a framework for data-driven AM to determine and quantify key parameters of degradation in performance for predictive AM strategies, for the application as a diagnostic decision-support toolbox for optimizing cleaning &maintenance; a portfolio of applications &examples; and a new continuous learning line about AM within CE curriculum. The postdoc will be mentored and supervised by the Lector of AM research group and by the study programme coordinator(SPC). The personnel policy and job function series of HZ facilitates the development opportunity.
