Social Innovation en de Tilburg Big Data Laboratory
-
Upload
freshheads -
Category
Technology
-
view
386 -
download
0
description
Transcript of Social Innovation en de Tilburg Big Data Laboratory
1
Social Innovation and Tilburg Big Data Laboratory
H.Jaap van den Herik1,2
en Rob van Eijk2
(1)Tilburg University, TBDL
(2) Leiden University, eLaw
TBDL staat voor Tilburg Big Data Laboratory
The European Social Innovation Week Hal 88 – Spoorzone 013, Tilburg Sessie 15.50-16.20 NS Plein 3, 5014 DA Tilburg
20 september 2013
Dankwoord
Graag bedank ik Hans Mommaas, Bert van Helvoirt en
Gijs van Zon voor de uitnodiging
en voor de samenwerking bedank ik
Stan Bentvelsen, Yvo van Schulpen, Jos Vermaseren, Aske Plaat,
Noël Stolk, Peter de Kock, Ron Boelsma, Roel in ’t Veld,
Joke Hellemons en Eric Postma
2
Inhoud lezing
1. De wereld omver door BIG DATA
2. Technologische Innovatie
3. Sociale Verandering
4. Social Innovatie
5. BIG DATA
6. BIG DATA in aktie: NOS Zomercolumn
7. Toepassingen
8. Nieuwe ontwikkelingen
9. Conclusies
10. Toekomstige uitdagingen
3
4
5
6
Ideeën over INNOVATIE
Technologische Innovatie Social Innovatie
Cloud Het Nieuwe Werken
Crowd Het Nieuwe Communiceren
Narrative Science Tracking & tracing van het individu
7
Sociale Verandering leidt tot Social Innovatie
Twee moeizame sociale veranderingen:- Benzine tanken zonder betalen- Plofkraak geldautomaat
- Verantwoordelijkheid bij Oliemaatschappijen (niet bij politie en OM)- Verantwoordelijkheid bij Bankwezen (niet bij politie en OM)
8
Sociale InnovatieDefinitie: Sociale Innovatie is de ontwikkeling en implementatie van nieuw
ideeën (producten, services, en modellen) om aan sociale behoeften te voldoen, en om nieuwe sociale relaties of samenwerkingsverbanden te creëren.
Als proces gezien:
1. Identificatie sociale behoeften
2. Ontwikkeling nieuwe oplossingen
3. Evaluatie van de effectiviteit
4. Opschalen van effectieve sociale innovaties
Social Innovation EU Report
http://ec.europa.eu/bepa/pdf/publications_pdf/social_innovation.pdf
http://ec.europa.eu/regional_policy/newsroom/detail.cfm?id=597&LAN=EN9
Het Technologie-debat
Standpunt A Standpunt B
The world is technology driven The world is socially driven
(b.v. de Fysici) (b.v. de Juristen)
10
BIG DATA• Definitie van White (2012) :
Men spreekt van Big Data wanneer een verzameling bestanden zo groot en complex is dat verwerking met reguliere database-systemen of statistische analyse hulpmiddelen niet meer mogelijk is.
• De uitdagingen omvatten1. opslag,2. beheer, 3. doorzoeken, 4. uitwisseling, 5. analyse, 6. visualisatie en 7. interpretatie8. real-time (van Eijk, 2013)
11
12
13
Het belang van BIG DATA
BIG DATA bevat (bijna) alle beschikbare kennis
Social-economisch proefschriften van 1970 tot 2000 zijn door BIG DATA ontwikkelingen meestal achterhaald.
Deep Knowledge vs. Partial Knowledge
Real-time bidding (RTB) gebeurt in 30 milliseconden (0,030 sec.)
12
Social Innovation & BIG DATA
zijn de key-factoren van de topmanagers van
elk willekeurig bedrijf
elke overheidsinstelling
elke zzp-er.
Deep Knowledge vs. Superficial Knowledge
13
Commercie vereist snelheidZelfs oppervlakkige profilering leidt al tot verrassende resultaten
te zien bij • Vakantiegangers• Online boekkoper • Huizenkopers
→ Key is Commercie
Eisen aan advertenties: goed en snel
Real-time bidding gebeurt in 0.030 seconde
Dat moet wel anders is de Web-bezoeker al weer vertrokken.
14
NOS Journal interview met Rob van Eijk
15http://nos.nl/video/527311-handel-in-een-fractie-van-een-seconde.html
Toepassingen1. Veiligheid (politiek, militair)
2. Openbare Orde (Live View) Voorbeeld 1
3. Commercie (advertenties)
4. Bankwezen (geldstromen)
5. Rechtspraak (CODR)
6. Binnenscheepvaart Voorbeeld 2
7. Communicatie (twitter, phablet)
8. Onderwijs (MOOC)
9. Openbaar Bestuur
10. Oorlog voeren (Multi Agent Sytems, Socio Cognitive Models)
MOOC = Massive Open Online Courses
16
Optimalisatie cameratoezicht in ontwikkeling
17
Ketenafhankelijkheid
18
Het vaargedrag van één vaartuig
19
De plaats van alle vaartuigen op één moment
20
Nieuwe Ontwikkelingen
Mogelijk door
1. Computational Turn
2. Real-time Bidding (zie Van Eijk bij NOS Journaal)
3. Narrative Science
21
Computational Turn• van causaliteit naar correlatie
• Het gaat niet langer (alleen) om steekproeven, maar om data
afkomstig vanuit grote populaties (Twitter feeds, klikgedrag op internet, Facebook data). Inzicht in ontdekte verbanden (causaliteit) heeft op veel plaatsen aan belang ingeboet.
• Correlatie (het werkt en dat is wat telt) rukt op. Deze ontwikkeling wordt wel aangeduid met de ‘computational turn.’ Het vraagt om reflectie vanuit de economie, het recht, en de sociale en gedragswetenschappen alsook vanuit filosofisch perspectief.
22
Narrative Science
BIG DATA: - collectie
- besef
- gebruik
Hoe is dat zo gelopen?
- het genereren van data (collectie)
- het visualiseren van data (Napoleon)
- narrative science (welk verhaal bevat BIG DATA?
bv. Wiki Leaks?)
23
24
Conclusies
De conclusie ligt in de ontwikkeling.
Voor een ieder die zich bezighoudt op het gebied van Technologische Innovatie en van Social Innovatie is de volgende Extrapolatie duidelijk.
25
26
MechanizationMechanization19501950
ComputerizationComputerization19701970
Information handlingInformation handling
20002000
IntelligentIntelligentE-commerceE-commerce
E-commerceE-commerce
19901990IntelligentIntelligentProgramsPrograms Communication (ICT)Communication (ICT)
Technologie, Toekomst en ICTTechnologie, Toekomst en ICT
27
20002000IntelligentIntelligent
E-commerceE-commerceE-commerceE-commerce
20052005Agent TechnologyAgent Technology
20102010
Semantic WebSemantic Web
IntelligentIntelligentProgramsPrograms
Communication (ICT)Communication (ICT)
20220200
Ant TechnologyAnt TechnologyBIG DATABIG DATA
Intelligent AntIntelligent Ant
Quantum Computing + BIG Quantum Computing + BIG DATADATA
20320300
20402040Singularity is near (Kurzweil)Singularity is near (Kurzweil)
Uitdagingen
1. Higgsdeeltje → Nieuw standaard model
2. Snelle communicatie → Brain Picking (Google Glass)
3. Intelligent Oorlog voeren
4. Artificial Intelligence Rules the World
28
De uitdagingen samengevat is mijn boodschap als volgt
Representatie
Leren
Aanpassen
Autonomie
Reciprociteit
Normen en Waarden
Ethische beslissingen
Intuïtie en Intelligentie
29
In vraagstelling luidt het:
Vroeger: Kunnen Computers Geloven?
Nu: Geloven Computers in de Mens?
30