Jeremy ¡W. ¡Crampton ¡ Matthew ¡Wilson ¡ Matthew ¡Zook ¡ ¡ The ¡New ¡Mappings ¡Collaboratory ¡ The ¡University ¡of ¡Kentucky ¡
Objec&ve ¡ Identify ¡the ¡critical ¡factors ¡(and ¡metrics) ¡of ¡ sustainable ¡“big ¡data” ¡in ¡spatially ¡enabled ¡smart ¡ campus ¡(SESC) ¡ What ¡is ¡sustainable? ¡ What ¡is ¡means ¡here ¡ How ¡it ¡helps ¡here ¡ Three ¡big ¡data ¡paradoxes ¡(Richards ¡& ¡King, ¡2013). ¡ Richards, ¡N.M. ¡and ¡King, ¡J.H. ¡2013. ¡Three ¡Paradoxes ¡of ¡Big ¡Data. ¡ Stanford ¡Law ¡Review ¡Online , ¡66(41), ¡41-‑46. ¡
Smart ¡city, ¡smart ¡campus? ¡ 2008 ¡as ¡conjunction ¡of ¡three ¡events ¡ (Townsend ¡2013) ¡ Majority ¡living ¡in ¡cities ¡ More ¡mobile ¡subscribers ¡than ¡wire ¡ Internet ¡of ¡things ¡(of ¡everything) ¡ Implications ¡of ¡all ¡three ¡contested ¡ Eg., ¡Neil ¡Brenner ¡“The ¡urban ¡age ¡in ¡ question” ¡ Anthony ¡Townsend ¡ Smart ¡Cities ¡ (2013) ¡
Cri&cal ¡factors ¡and ¡metrics ¡of ¡big ¡data ¡ How ¡can ¡big ¡data ¡be ¡implemented ¡in ¡the ¡ smart ¡[space]? ¡ Is ¡it ¡sustainable? ¡ Big ¡data ¡been ¡identified ¡both ¡as ¡commonly-‑ proposed ¡solution ¡ ¡ Eg., ¡for ¡enhancing ¡national ¡security. ¡NSA ¡ Director: ¡“Collect ¡it ¡all, ¡tag ¡it, ¡store ¡it.” ¡ And ¡as ¡creating ¡negative ¡outcomes ¡ Eg., ¡geosurveillance ¡and ¡widening ¡inequality ¡
Sustainability ¡ Scope ¡of ¡sustainability ¡ science ¡is ¡broad: ¡ Human ¡interactions ¡with ¡ technology ¡and ¡the ¡ environment ¡ Long-‑term ¡resilience ¡ (proxies?) ¡
Sustainability ¡= ¡increasing ¡human ¡well-‑being ¡ Is ¡big ¡data ¡as ¡a ¡concept ¡and ¡practice ¡sustainable? ¡ Is ¡it ¡sustainable ¡to ¡live ¡in ¡a ¡big ¡data ¡smart ¡city| campus? ¡ Do ¡we ¡know ¡the ¡(proxy) ¡metrics ¡to ¡answer ¡these ¡ questions? ¡
Transparency ¡paradox ¡ Big ¡data ¡promises ¡to ¡make ¡the ¡world ¡more ¡transparent, ¡ but ¡threatens ¡loss ¡of ¡privacy ¡ Identity ¡paradox ¡ Big ¡data ¡threatens ¡to ¡deprive ¡rights ¡to ¡self-‑identity ¡ Power ¡paradox ¡ Big ¡data ¡sensors ¡and ¡solutions ¡predominantly ¡in ¡hands ¡ of ¡big ¡corporate ¡and ¡state ¡entities ¡
If ¡the ¡smart ¡campus ¡is ¡not ¡sustainably ¡designed… ¡ …does ¡not ¡lead ¡to ¡improved ¡human ¡well-‑being ¡in ¡the ¡ long ¡term: ¡ it ¡will ¡fail ¡its ¡objectives ¡ We ¡seek ¡input ¡from ¡the ¡workshop ¡to ¡develop ¡and ¡ implement ¡consensual ¡proxies ¡for ¡big ¡geodata ¡
Transparency ¡paradox ¡ (asymmetry): ¡ How ¡big ¡data ¡works ¡has ¡been ¡ “shrouded ¡in ¡secrecy” ¡ But ¡has ¡“peeled ¡back ¡the ¡ onion” ¡of ¡personal ¡and ¡ collective ¡privacy ¡ Ball, ¡J., ¡B. ¡Schneier, ¡and ¡G. ¡Greenwald. ¡2013. ¡NSA ¡and ¡GCHQ ¡Target ¡Tor ¡Network ¡that ¡Protects ¡ Anonymity ¡of ¡Web ¡Users. ¡The ¡ Guardian , ¡4 ¡October ¡
1. ¡Is ¡there ¡a ¡transparency ¡asymmetry? ¡ ¡ What ¡do ¡we ¡know ¡about ¡how ¡big ¡data ¡are ¡used ¡on ¡the ¡ smart ¡campus? ¡What ¡is ¡publicly ¡known? ¡ Increased ¡scholarly ¡attention ¡to ¡both ¡has ¡improved ¡ knowledge ¡of ¡the ¡“exaflood” ¡(Sui, ¡Elwood ¡& ¡Goodchild ¡ 2013) ¡ What ¡are ¡the ¡oversight ¡mechanisms ¡of ¡its ¡use? ¡Who ¡ controls ¡the ¡data? ¡ Less ¡clear: ¡2020 ¡or ¡1984? ¡(Goodchild, ¡2013) ¡ Sui, ¡D. ¡Z., ¡S. ¡Elwood, ¡and ¡M. ¡F. ¡Goodchild. ¡2013. ¡ Crowdsourcing ¡geographic ¡ Goodchild, ¡M. ¡2013. ¡“2020 ¡or ¡1984?” ¡Presentation ¡at ¡University ¡of ¡ knowledge ¡: ¡volunteered ¡geographic ¡information ¡(VGI) ¡in ¡theory ¡and ¡practice . ¡ Kentucky, ¡4 ¡April ¡
2. ¡Is ¡there ¡an ¡iden&ty ¡asymmetry? ¡ ¡ Big ¡data ¡identifies ¡problems ¡and ¡potential ¡solutions ¡ But ¡does ¡so ¡by ¡trapping ¡people ¡within ¡“filters,” ¡ profiles, ¡or ¡constrained ¡choices ¡ Eg., ¡information ¡you ¡can ¡obtain ¡may ¡be ¡locationally-‑ dependent ¡ Eg., ¡Google ¡ad ¡choices, ¡national ¡security ¡“signature ¡ strikes” ¡
What ¡knowledge ¡is ¡ enrolled ¡in ¡such ¡filters ¡or ¡ behavioral ¡signatures? ¡ Who ¡stands ¡to ¡benefit? ¡ Is ¡it ¡sustainable ¡(leading ¡ to ¡human ¡well-‑being?) ¡ University ¡of ¡Kentucky ¡ spent ¡significant ¡sum ¡($5 ¡ million) ¡on ¡2,000 ¡ “behaviorally ¡activated ¡ cameras” ¡
3. ¡Is ¡there ¡a ¡power ¡paradox? ¡ ¡ Who ¡is ¡controlling ¡such ¡ knowledge ¡(big ¡data)? ¡ Community, ¡state, ¡or ¡ corporate ¡contractor? ¡ UKY: ¡Next ¡Level ¡Security ¡ Systems ¡contracted. ¡Who ¡ are ¡they? ¡ How ¡is ¡academia ¡enrolled? ¡ Enabling? ¡Passive? ¡ Participatory? ¡
Big ¡data ¡smart ¡cities ¡already ¡strongly ¡dominated ¡by ¡ corporate ¡sector ¡ IBM, ¡Cisco ¡[$40 ¡billion/yr], ¡Siemens, ¡GE ¡ Smart ¡cities ¡$100 ¡billion ¡market ¡by ¡2020 ¡(Anderson, ¡ 2013) ¡ “Smart ¡grid” ¡etc. ¡(infrastructure) ¡ Security ¡(multi-‑$bn ¡business) ¡ And ¡by ¡government ¡ Potentially ¡557,000 ¡local ¡governments ¡worldwide ¡ adopting, ¡testing, ¡implementing ¡smart ¡city ¡practices ¡
Conclusions ¡ Knowledge ¡is ¡not ¡just ¡information ¡ collected ¡and ¡interpreted ¡ Question ¡of ¡who ¡controls ¡it ¡ Goodchild, ¡Wainwright ¡etc. ¡on ¡the ¡Bowman ¡ Expeditions ¡(BE) ¡ Corporate/militarization ¡of ¡knowledge ¡ In ¡real ¡world ¡does ¡not ¡exist ¡in ¡pure ¡form, ¡ always ¡a ¡context ¡of ¡power/knowledge ¡ BE ¡intervenes ¡in ¡land ¡tenure ¡and ¡land ¡rights ¡ to ¡render ¡more ¡“visible” ¡to ¡the ¡state ¡(Scott, ¡ 1998) ¡ Scott, ¡J. ¡1998. ¡ Seeing ¡Like ¡a ¡State . ¡
Ordinary ¡citizens ¡are ¡constituted ¡as ¡“subjects” ¡of ¡big ¡data ¡ The ¡surveillant ¡calculating ¡state ¡ “We ¡realized ¡we ¡can ¡build ¡probabilistic ¡maps ¡of ¡how ¡your ¡phone ¡ sees ¡the ¡world” ¡–Foursquare ¡lead ¡data ¡scientist ¡ Transparency—not ¡enough ¡to ¡simply ¡“add ¡transparency” ¡ Must ¡be ¡reversed: ¡less ¡secrecy ¡for ¡corporate/state, ¡more ¡privacy ¡for ¡ citizen ¡from ¡ground ¡up ¡(privacy ¡“baked ¡in”) ¡ Do ¡we ¡know ¡the ¡right ¡metrics ¡for ¡sustainable ¡human ¡well-‑being ¡ with ¡big ¡data? ¡If ¡not, ¡what ¡is ¡our ¡path ¡to ¡identifying ¡them? ¡ Reduce ¡obstacles ¡from ¡state/corporate ¡sovereignty ¡over ¡data ¡ ¡ Opt-‑in. ¡The ¡EU ¡General ¡Data ¡Protection ¡Regulation. ¡Data ¡ managers ¡
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