Lintelligence ambiante Quels dfis pour lintelligence 13-14 - - PowerPoint PPT Presentation

L’intelligence ¡ambiante ¡

Quels ¡défis ¡pour ¡l’intelligence ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 1 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Ambient ¡Intelligence: ¡challenging ¡ intelligence ¡

• Trends ¡

– A ¡redirec?on ¡of ¡the ¡AI ¡effort ¡into ¡« ¡Interac?onist ¡AI ¡» ¡ – CrowdcraMing: ¡toward ¡an ¡Ar?ficial ¡ar?ficial ¡intelligence ¡

• Toward ¡Pervasive ¡Social ¡Compu?ng ¡

– Integra?on ¡sytles: ¡three ¡levels ¡ – Challenges: ¡opportunis?c ¡sensing, ¡fusion/collabora?on ¡of ¡ informa?on, ¡QoI, ¡privacy, ¡ethics ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 2 ¡

Ambient ¡intelligence: ¡cri?cisms ¡

• M. ¡Weiser, ¡“The ¡computer ¡for ¡the ¡21st ¡century,” ¡Scien?fic ¡

American, ¡vol. ¡265, ¡no. ¡3, ¡pp. ¡94–104, ¡1991. ¡

• A ¡caring ¡environment ¡that ¡senses ¡and ¡intelligently ¡reacts ¡to ¡people, ¡

an?cipa?ng ¡desires ¡and ¡inten?ons ¡ ➔ The ¡assump?on ¡that ¡it ¡is ¡possible ¡to ¡detect, ¡model, ¡and ¡understand ¡ situa?ons ¡of ¡life ¡in ¡a ¡way ¡that ¡would ¡allow ¡the ¡system ¡to ¡pro-­‑ ac?vely ¡take ¡the ¡most ¡appropriate ¡ac?ons ¡ ➔ Extremely ¡complex ¡inferences ¡based ¡on ¡rela?vely ¡limited ¡and ¡ imperfect ¡data ¡ ➔ Focusing ¡very ¡strongly ¡on ¡the ¡crea?on ¡of ¡models ¡for ¡all ¡sorts ¡of ¡ relevant ¡situa?ons ¡and ¡environments. ¡

• Rui ¡José, ¡Helena ¡Rodrigues, ¡Nuno ¡Otero, ¡Ambient ¡Intelligence: ¡

Beyond ¡the ¡Inspiring ¡Vision, ¡Journal ¡of ¡Universal ¡Computer ¡Science, ¡

• vol. ¡16, ¡no. ¡12 ¡(2010), ¡1480-­‑1499 ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 3 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Offering ¡people ¡further ¡resources ¡to ¡ act ¡and ¡think ¡

• The ¡smart ¡coffee ¡machine: ¡

not ¡necessarily ¡able ¡to ¡guess ¡ when ¡we ¡want ¡a ¡coffee ¡and ¡ starts ¡preparing ¡it, ¡ ¡

• but ¡the ¡one ¡that ¡empowers ¡

us ¡to ¡understand ¡why ¡the ¡ coffee ¡today ¡is ¡not ¡as ¡good ¡as ¡ usual, ¡and ¡take ¡some ¡ informed ¡ac?on ¡about ¡it ¡ ¡

• The ¡intelligence ¡of ¡the ¡

system ¡to ¡be ¡measured ¡by ¡ the ¡ability ¡to ¡achieve ¡a ¡rich ¡ coupling ¡with ¡users ¡

• Leverage ¡on ¡the ¡system ¡for ¡

making ¡our ¡choices ¡more ¡ informed ¡and ¡promo?ng ¡

• serendipity. ¡

➔ a ¡redirec?on ¡of ¡the ¡AI ¡effort ¡into ¡« ¡Interac?onist ¡AI ¡» ¡ ➔ a ¡significant ¡shiM ¡from ¡proac?ve ¡compu?ng ¡to ¡proac?ve ¡ people ¡(Roger ¡2006) ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 4 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Construc?vist ¡Approaches ¡

• Developmental ¡Learning ¡Approaches ¡(J. ¡Piaget ¡1930, ¡G. ¡

Drescher ¡« ¡Made ¡up ¡Minds ¡» ¡1991): ¡no ¡pre-­‑exis?ng ¡ representa?on ¡of ¡knowledge, ¡knowledge ¡grows ¡from ¡birth ¡ through ¡ac?on, ¡inter-­‑ac?on ¡and ¡auto-­‑regula?on ¡ (assimila?on/accomoda?on) ¡

• Nestor: ¡learning ¡schemas ¡from ¡a ¡simulated ¡two-­‑weeks ¡

home ¡scenario ¡

– Educa?on ¡phase: ¡Self ¡organizing ¡maps ¡to ¡cluster ¡ac?ons ¡and ¡ their ¡effect ¡on ¡the ¡environment ¡(context, ¡ac?on, ¡result) ¡ – Working ¡phase: ¡reinforcement ¡learning ¡of ¡schemas ¡based ¡on ¡ user ¡interac?on ¡

• A.Najjar, ¡P. ¡Reignier, ¡ConstrucRvist ¡Ambient ¡Intelligent ¡

Agent ¡for ¡Smart ¡Environments, ¡Work ¡in ¡Progress ¡Session ¡at ¡ PerCom ¡2013, ¡March ¡2013 ¡ ¡ ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 5 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

CrowdcraMing: ¡toward ¡an ¡Ar?ficial ¡ ar?ficial ¡intelligence? ¡

• CrowdcraMing: ¡online ¡

assistance ¡in ¡performing ¡tasks ¡ that ¡require ¡human ¡cogni?on, ¡ knowledge ¡or ¡intelligence ¡such ¡ as ¡image ¡classifica?on, ¡ transcrip?on, ¡geocoding… ¡

• Amazon ¡Mechanical ¡Turk ¡: ¡

supply ¡"ar?ficial ¡ar?ficial ¡ intelligence" ¡that ¡connect ¡ programs ¡needing ¡the ¡human ¡ touch ¡with ¡humans ¡

• Eg: ¡iden?fying ¡objects ¡in ¡

photographs ¡ ¡

• hkps://www.mturk.com/

mturk/welcome ¡

• Things ¡that ¡humans ¡can ¡do ¡

beYer ¡than ¡computers ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 6 ¡

Using ¡Social ¡media ¡(SM) ¡for ¡ Crisis ¡& ¡Emergency ¡

• [Julie ¡Dugdale, ¡Forum ¡Web ¡Intelligence, ¡ ¡2012] ¡

– Increasingly ¡large ¡por?on ¡of ¡the ¡popula?on ¡uses ¡SM ¡ – People ¡want ¡to ¡receive, ¡and ¡are ¡ac?vely ¡seeking, ¡emergency ¡informa?on ¡ through ¡SM ¡ – People ¡report ¡and ¡contribute ¡emergency/events ¡informa?on ¡they ¡observe ¡ through ¡SM ¡(iReport, ¡uReport, ¡iWitness, ¡YouTube) ¡ ¡

• [Sakaki ¡et ¡al. ¡2010] ¡

– The ¡ability ¡to ¡iden?fy ¡global ¡trends ¡and ¡events ¡via ¡Twiker ¡is ¡the ¡core ¡of ¡ numerous ¡applica?ons, ¡such ¡as ¡Tweekronics ¡(hkp://www.tweekronics.com/) ¡ – Twiker ¡as ¡a ¡seismometer ¡for ¡the ¡detec?on ¡of ¡earthquakes, ¡simply ¡by ¡

• bserving ¡user ¡tweets ¡

– Or ¡oriented ¡to ¡iden?fy ¡market ¡trends ¡and ¡brand ¡awareness ¡for ¡marke?ng ¡ purposes ¡

• [Fujisaka ¡et ¡al. ¡2010] ¡ ¡

– Methods ¡for ¡the ¡detec?on ¡of ¡unusual ¡crowding ¡in ¡physical ¡loca?ons ¡from ¡ exis?ng ¡blog ¡and ¡Twiker ¡communi?es ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 7 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Fears ¡and ¡Difficul?es ¡

• A ¡myriad ¡of ¡par?cipant ¡exper?se ¡levels, ¡par?cipant ¡expecta?ons ¡and ¡par?cipant ¡

mo?va?ons, ¡providing ¡incomplete ¡and ¡inconsistent ¡informa?on ¡

– Regulate ¡contribu?ons ¡based ¡on ¡eg ¡Wikipedia ¡recent ¡changes ¡Patrol ¡: ¡benevolent ¡voluntary ¡ users ¡that ¡check ¡recent ¡changes ¡for ¡harmful ¡edits. ¡(L. ¡Vercouter, ¡Forum ¡Web ¡Intelligence, ¡ 2012) ¡ – Individuate ¡malicious ¡users, ¡classify ¡users ¡into ¡trusted ¡and ¡untrusted ¡based ¡on ¡evalua?on ¡ ques?onaires ¡(P. ¡Shvaiko ¡& ¡J. ¡Euzenat, ¡2013) ¡ – Support ¡debate, ¡controversy, ¡argumenta?on, ¡vote ¡ – Coordinate ¡par?cipants ¡in ¡crowdsourcing ¡setngs, ¡in ¡order ¡to ¡ensure ¡collec?ve ¡performance ¡ goals ¡such ¡as ¡quality, ¡cost ¡or ¡?me ¡– ¡I. ¡Lykourentzou, ¡Centre ¡Henri ¡Tudor, ¡Luxembourg, ¡ Séminaire ¡le ¡Mardi ¡18/06/2013 ¡à ¡10h00, ¡INRIA ¡Montbonnot ¡ – Develop ¡incen?ve ¡schemes ¡to ¡facilitate ¡user ¡par?cipa?on ¡

• But ¡

– Spread ¡of ¡misinforma?on: ¡the ¡excep?on, ¡rather ¡than ¡the ¡rule ¡ – Collec?ve ¡intelligence ¡of ¡crowd ¡dispels ¡rumours ¡(Bird ¡et ¡al. ¡2012) ¡ – Responsible ¡repor?ng ¡behaviours ¡(Palenetal ¡2007) ¡ ¡ – From ¡[Julie ¡Dugdale, ¡Forum ¡Web ¡Intelligence, ¡ ¡2012] ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 8 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Pervasive ¡Social ¡Compu?ng ¡ ¡

Social ¡Mining ¡ ¡

• Social ¡networks ¡as ¡sensors ¡
• Extract ¡informa?on ¡from ¡Twiker, ¡

Facebook, ¡Foursquare ¡or ¡Flickr, ¡ track ¡individual ¡interests, ¡ preferences, ¡and ¡ac?vi?es ¡

• Observe ¡people ¡interac?ng ¡in ¡the ¡

social ¡sphere ¡ Pervasive ¡Sensing ¡ ¡

• Getng ¡GPS, ¡temperature, ¡light, ¡

sound, ¡audio, ¡video, ¡proximity ¡ informa?on ¡of ¡other ¡devices ¡from ¡ sensors ¡possibly ¡embedded ¡in ¡ portable ¡and ¡mobile ¡devices ¡like ¡ modern ¡smart ¡phones, ¡tablets, ¡ and ¡notebooks ¡ ¡

• Observe ¡people ¡interac?ng ¡with ¡

the ¡physical ¡world ¡

• D. ¡Schuster, ¡et ¡al., ¡« ¡Pervasive ¡Social ¡Context ¡-­‑ ¡Taxonomy ¡and ¡Survey ¡» ¡-­‑ ¡ACM ¡

TransacRons ¡on ¡Intelligent ¡Systems ¡and ¡Technology, ¡Vol. ¡9, ¡No. ¡4, ¡ArRcle ¡39, ¡2012 ¡

• A. ¡Rosi ¡et ¡al., ¡ ¡Social ¡Sensors ¡and ¡Pervasive ¡Services: ¡Approaches ¡and ¡

PerspecRvesPerCom ¡Workshops ¡2011: ¡525-­‑530 ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 9 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

• The ¡prospect ¡of ¡coupling ¡the ¡context ¡provided ¡from ¡the ¡social ¡network ¡

sphere ¡(Social ¡Mining) ¡with ¡sensing ¡capabili?es ¡of ¡current ¡mobile ¡devices ¡ (Pervasive ¡Sensing) ¡

First ¡level ¡of ¡integra?on ¡

• Feeding ¡pervasive ¡services ¡and ¡applica?ons ¡with ¡social ¡

network ¡informa?on ¡

• [Van ¡den ¡Broeck ¡et ¡al. ¡2010] ¡

– Integra?ng ¡real-­‑world ¡data ¡from ¡face-­‑to-­‑face ¡proximity ¡with ¡ iden??es ¡in ¡online ¡social ¡networks ¡ – An ¡applica?on ¡for ¡people ¡akending ¡scien?fic ¡conferences: ¡ personal ¡profiles ¡of ¡the ¡par?cipants ¡automa?cally ¡generated ¡ using ¡Web ¡2.0 ¡systems ¡and ¡seman?c ¡data ¡sources, ¡and ¡ integrated ¡in ¡real-­‑?me ¡with ¡face-­‑to-­‑face ¡proximity ¡rela?ons ¡ detected ¡via ¡RFID ¡badges ¡ ¡

• [Lovek ¡et ¡al. ¡2010] ¡ ¡

– Combine ¡the ¡user’s ¡personal ¡calendar ¡with ¡social ¡network ¡posts ¡ ¡ – The ¡personal ¡calendar ¡as ¡a ¡sensor ¡and ¡indexer ¡of ¡real-­‑world ¡

• events. ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 10 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Second ¡level ¡of ¡integra?on ¡

• Social ¡network ¡services ¡as ¡a ¡way ¡to ¡collect ¡and ¡organize ¡data ¡

coming ¡from ¡pervasive ¡sensors ¡

• The ¡social ¡network ¡infrastructure ¡playing ¡the ¡role ¡of ¡middleware ¡for ¡

pervasive ¡services ¡and ¡applica?ons, ¡i.e., ¡as ¡a ¡socio-­‑pervasive ¡ medium ¡to ¡distribute ¡and ¡fetch ¡pervasive ¡content ¡and ¡informa?on ¡

• S-­‑Sensors ¡[Baqer ¡and ¡Kamal ¡2009]: ¡employ ¡micro-­‑blogging ¡to ¡

publish ¡and ¡share ¡sensory ¡data ¡and ¡resources, ¡with ¡short ¡messages ¡ used ¡to ¡convey ¡sensory ¡data ¡of ¡the ¡physical ¡world ¡

• [Demirbas ¡et ¡al. ¡2010]: ¡exploi?ng ¡Twiker ¡as ¡a ¡publish-­‑subscribe ¡

system ¡for ¡the ¡storing ¡and ¡diffusion ¡of ¡pervasive ¡sensors ¡events ¡and ¡ user-­‑provided ¡data ¡-­‑ ¡a ¡crowd-­‑sourced ¡weather ¡radar, ¡and ¡a ¡ par?cipatory ¡noise-­‑mapping ¡applica?on ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 11 ¡

Third ¡level ¡of ¡integra?on ¡

• Extrac?ng ¡informa?on ¡from ¡both ¡pervasive ¡services ¡and ¡social ¡networks ¡
• Exis?ng ¡func?onali?es ¡(e.g., ¡for ¡informa?on ¡diffusion ¡and ¡distribu?on ¡or ¡for ¡event ¡

no?fica?on) ¡of ¡the ¡social ¡network ¡infrastructure ¡extended ¡to ¡account ¡for ¡the ¡ specific ¡needs ¡of ¡pervasive ¡sensors ¡

• SenseFace ¡[Rahman ¡et ¡al. ¡2010] ¡-­‑ ¡a ¡context-­‑aware ¡social ¡network ¡framework ¡that ¡

can ¡dynamically ¡mash-­‑up ¡user ¡sensory ¡data ¡and ¡social ¡networks ¡-­‑ ¡push ¡sensory ¡ data ¡collected ¡from ¡user ¡personal ¡devices ¡to ¡the ¡members ¡of ¡social ¡networks, ¡ further ¡providing ¡real?me ¡query ¡of ¡any ¡sensory ¡data ¡by ¡any ¡authorized ¡member ¡of ¡ each ¡social ¡networks ¡

• [Olguin ¡et ¡al. ¡2008]: ¡sociometric ¡badge ¡= ¡electronic ¡badge ¡around ¡the ¡neck ¡+ ¡

mobile ¡phone ¡

• Recognize ¡common ¡daily ¡ac?vi?es ¡and ¡analyze ¡ac?vity ¡level, ¡extract ¡speech ¡

features ¡and ¡analyze ¡conversa?onal ¡dynamics, ¡detect ¡people ¡in ¡close ¡proximity ¡ and ¡analyze ¡face-­‑to-­‑face ¡interac?on ¡?me ¡

• Correlate ¡temporal ¡changes ¡in ¡social ¡interac?on ¡pakerns ¡with ¡performance ¡of ¡

individual ¡actors ¡and ¡groups ¡(self-­‑reported, ¡task ¡comple?on ¡?mes) ¡ ¡

• Iden?fying ¡Interac?on ¡Pakerns ¡in ¡a ¡Hospital ¡to ¡iden?fy ¡possible ¡boklenecks ¡and ¡

inefficiencies ¡in ¡pa?ent ¡throughput ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 12 ¡

Opportunis?c ¡networking ¡and ¡sensing ¡

• The ¡Opportunis?c ¡Networking ¡and ¡Compu?ng ¡(ONC) ¡paradigm ¡
• A ¡fluid ¡networking ¡environment, ¡which ¡exploits ¡opportunis?c ¡

contacts ¡between ¡pairs ¡of ¡devices, ¡distributed ¡in ¡space ¡and ¡?me, ¡ even ¡in ¡the ¡absence ¡of ¡Internet ¡connec?vity ¡

• A ¡user-­‑centric ¡approach ¡to ¡networking ¡: ¡exploi?ng ¡user ¡(nodes) ¡

mobility ¡as ¡an ¡opportunity ¡to ¡improve ¡data ¡forwarding ¡

• User ¡mobility ¡and ¡their ¡social ¡ac?vi?es ¡with ¡the ¡poten?al ¡to ¡

facilitate ¡opportunis?c ¡sensing ¡of ¡the ¡physical ¡environment ¡ ¡

• M. ¡ConR ¡et ¡al. ¡« ¡Looking ¡ahead ¡in ¡pervasive ¡compuRng: ¡Challenges ¡

and ¡opportuniRes ¡in ¡the ¡era ¡of ¡cyber–physical ¡convergence ¡» ¡ ¡ Pervasive ¡and ¡Mobile ¡CompuRng ¡8 ¡(2012) ¡2–21 ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 13 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Informa?on ¡accuracy: ¡Social ¡vs ¡ pervasive ¡sensing ¡

• The ¡people ¡behind ¡social ¡sensors ¡can ¡post ¡whatever ¡(even ¡wrong) ¡informa?on ¡in ¡

whatever ¡format, ¡or ¡simply ¡not ¡post ¡anything ¡at ¡all ¡

• Eg ¡user ¡profile ¡data ¡

– may ¡be ¡par?al ¡(e.g., ¡user ¡does ¡not ¡want ¡to ¡disclose ¡some ¡informa?on) ¡ – vague ¡(e.g., ¡user ¡men?ons ¡only ¡general ¡interest ¡in ¡sports) ¡ – ¡frequently ¡changed ¡according ¡to ¡the ¡situa?on ¡at ¡hand ¡(e.g., ¡user ¡changes ¡his ¡setngs ¡to ¡ achieve ¡a ¡specific ¡goal) ¡ ¡

• With ¡social ¡sensors, ¡there ¡is ¡no ¡guarantee ¡on ¡the ¡delivery ¡of ¡specific ¡informa?on ¡

about ¡specific ¡facts ¡and ¡at ¡specific ¡?mes ¡

• Social ¡sensors ¡remain ¡out ¡of ¡the ¡control ¡loop ¡of ¡system ¡managers ¡and ¡applica?on ¡

developers ¡ ¡

• Issues ¡for ¡further ¡consideraRon ¡

– CriRcal ¡mass ¡ – Task ¡and ¡workload ¡allocaRon ¡ – MoRvaRon ¡and ¡incenRves ¡ – Trust ¡(benevolence, ¡integrity ¡and ¡competence) ¡ – RaRonality ¡and ¡truth ¡vs ¡percepRons ¡and ¡opinions ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 14 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Data ¡fusion ¡

• Integrate ¡the ¡biological, ¡cogni?ve ¡and ¡social ¡spheres ¡of ¡human ¡

ac?vity ¡

• Ar?culate ¡models ¡from ¡the ¡sensori-­‑motor, ¡seman?cal, ¡pragma?cal ¡

and ¡social ¡levels ¡

• Rendering ¡Everyday ¡Complex ¡Informa?on ¡Through ¡Stories ¡(F. ¡Portet ¡

et ¡al.) ¡-­‑ ¡to ¡develop ¡of ¡a ¡computa?onal ¡framework ¡to ¡automa?cally ¡ generate ¡effec?ve ¡stories ¡which ¡narrate ¡human ¡experience ¡from ¡ informa?on ¡collected ¡in ¡smart ¡environment ¡setngs. ¡

• A ¡narra?ve ¡is ¡a ¡discourse ¡which ¡is ¡grounded ¡in ¡external, ¡non-­‑

linguis?c ¡data, ¡and ¡which ¡

– linguis?cally ¡represents ¡a ¡set ¡of ¡events ¡discernable ¡in ¡the ¡data; ¡ – relates ¡them ¡temporally ¡and ¡causally; ¡ – does ¡so ¡with ¡a ¡par?cular ¡communica?ve ¡purpose; ¡and ¡ – frames ¡events ¡to ¡achieve ¡this ¡purpose ¡by ¡adop?ng ¡a ¡point ¡of ¡view ¡and ¡ selec?ng ¡informa?on ¡and ¡structuring ¡it ¡accordingly. ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 15 ¡

Collabora?ve ¡informa?on ¡processing ¡ ¡

• Sensor/Social ¡data ¡is ¡by ¡nature ¡noisy, ¡ambiguous, ¡

incomplete, ¡inaccurate, ¡context-­‑specific, ¡dynamic… ¡

• Compensate ¡the ¡lack ¡of ¡sensors ¡with ¡data ¡coming ¡from ¡

social ¡networks ¡

• Integrate ¡informa?on ¡from ¡physical ¡sensors ¡and ¡social ¡

sensors ¡to ¡resolve ¡uncertainty ¡

• A ¡typical ¡localiza?on ¡problem ¡

– where ¡GPS ¡fails ¡to ¡localize ¡places ¡that ¡are ¡indoor ¡or ¡don’t ¡have ¡a ¡ clear ¡sky ¡view ¡ – Precision ¡could ¡be ¡raised ¡mining ¡on ¡the ¡social ¡sphere, ¡where ¡a ¡ tweet ¡from ¡Twiker, ¡a ¡post ¡from ¡Facebook, ¡etc., ¡could ¡place ¡ somebody ¡in ¡a ¡precise ¡context ¡(e.g., ¡a ¡Facebook ¡post ¡saying: ¡ “Me ¡and ¡Marco ¡watching ¡a ¡football ¡match ¡at ¡Irish ¡Pub”) ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 16 ¡

Privacy ¡

• New ¡rules ¡for ¡respec?ng ¡and ¡preserving ¡overall ¡user ¡privacy ¡to ¡be ¡

formulated, ¡inves?ga?on ¡needed ¡to ¡sort ¡out ¡privacy ¡intricacies ¡of ¡ future ¡pervasive ¡applica?ons ¡

• Our ¡idea ¡: ¡privacy ¡management ¡should ¡apply ¡at ¡different ¡levels ¡of ¡

content ¡informa?on, ¡from ¡single ¡personal ¡contextual ¡informa?on, ¡ to ¡aggregated ¡one, ¡to ¡inferred ¡above ¡

– At ¡the ¡level ¡of ¡raw ¡data, ¡be ¡conscious ¡of ¡what ¡data ¡the ¡user ¡really ¡ wants ¡to ¡share, ¡in ¡the ¡presence ¡of ¡mul?ple ¡and ¡dynamic ¡data ¡sources ¡ – In ¡addi?on, ¡since ¡the ¡pervasive ¡applica?on ¡will ¡be ¡able ¡to ¡infer ¡and ¡ aggregate ¡informa?on, ¡understand ¡what ¡informa?on ¡can ¡be ¡produced ¡ at ¡the ¡various ¡levels ¡of ¡the ¡privacy, ¡and ¡controlling ¡how ¡to ¡share ¡it ¡

• D. ¡Schuster, ¡et ¡al., ¡« ¡Pervasive ¡Social ¡Context ¡-­‑ ¡Taxonomy ¡and ¡

Survey ¡» ¡-­‑ ¡ACM ¡Transac?ons ¡on ¡Intelligent ¡Systems ¡and ¡Technology, ¡

• Vol. ¡9, ¡No. ¡4, ¡Ar?cle ¡39, ¡2012 ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ 17 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡

Ethics: ¡incen?ve ¡mechanisms ¡

• Incen?ves ¡to ¡contribute ¡to ¡a ¡social/pervasive ¡sensing ¡process ¡: ¡Extrinsic ¡(monetary ¡

compensa?on) ¡vs ¡intrinsic ¡(self-­‑fulfillment ¡mo?vator ¡social ¡recogni?on) ¡

• Extrinsic ¡ ¡incen?ve ¡mechanism ¡to ¡maintain ¡the ¡quality ¡of ¡contribu?ns ¡and ¡to ¡

eliminate ¡spam ¡queries ¡(making ¡them ¡harder/costly ¡to ¡ini?ate) ¡

• Incen?ve-­‑based ¡tasking: ¡a ¡virtual ¡currency ¡model ¡to ¡maintain ¡an ¡incen?ve ¡

mechanism ¡

• Every ¡user ¡needs ¡to ¡pay ¡in ¡order ¡to ¡get ¡a ¡sustained-­‑level ¡of ¡service/value ¡from ¡

Eywa, ¡and ¡every ¡user ¡gets ¡rewarded ¡when ¡they ¡publish/provide ¡value ¡to ¡Eywa ¡

• To ¡keep ¡track ¡of ¡how ¡much ¡value ¡an ¡app ¡(or ¡a ¡user) ¡is ¡getng ¡from ¡the ¡Eywa ¡

ecosystem, ¡versus ¡how ¡much ¡value ¡the ¡app ¡(or ¡a ¡user) ¡is ¡giving ¡back ¡to ¡the ¡Eywa ¡ ecosystem, ¡Eywa ¡aggrega?on ¡framework ¡can ¡perform ¡app-­‑level ¡accoun?ng ¡(or ¡ user-­‑level ¡accoun?ng) ¡

• Eywa ¡can ¡employ ¡techniques ¡to ¡detect ¡the ¡market ¡price ¡for ¡certain ¡tasks ¡
• M. ¡Demirbas ¡et ¡al., ¡« ¡Eywa: ¡Crowdsourced ¡and ¡cloudsourced ¡omniscience ¡», ¡Tech ¡

Report, ¡April ¡2012, ¡Ubiquitous ¡CompuRng ¡Lab, ¡Department ¡of ¡Computer ¡Science ¡ and ¡Engineering ¡University ¡at ¡Buffalo ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 18 ¡

Ethics: ¡resistance ¡to ¡data ¡collec?on ¡ and ¡analysis ¡

• Can ¡there ¡ever ¡be ¡a ¡science ¡of ¡obfusca?on? ¡
• Refusal ¡is ¡not ¡a ¡prac?cal ¡op?on, ¡as ¡data ¡collec?on ¡is ¡an ¡inherent ¡

condi?on ¡of ¡many ¡essen?al ¡societal ¡transac?ons ¡

• With ¡a ¡variety ¡of ¡possible ¡mo?va?ons, ¡actors ¡engage ¡in ¡obfusca?on ¡

by ¡producing ¡misleading, ¡false, ¡or ¡ambiguous ¡data ¡with ¡the ¡ inten?on ¡of ¡confusing ¡an ¡adversary ¡or ¡simply ¡adding ¡to ¡the ¡?me ¡or ¡ cost ¡of ¡separa?ng ¡bad ¡data ¡from ¡good ¡

• In ¡contrast ¡with ¡tradi?onal ¡informa?on ¡theory ¡(Claude ¡Shannon’s ¡

work) ¡that ¡assumes ¡a ¡sender ¡and ¡receiver ¡who ¡are ¡eager ¡to ¡ communicate ¡equally ¡mo?vated ¡to ¡their ¡channel ¡of ¡unwanted ¡noise ¡

• F. ¡Brunton ¡et ¡al., ¡« ¡Vernacular ¡resistance ¡to ¡data ¡collecRon ¡and ¡

analysis ¡», ¡First ¡Monday, ¡Volume ¡16, ¡Number ¡5 ¡-­‑ ¡2 ¡May ¡2011 ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 19 ¡

Ethique ¡– ¡l’apport ¡du ¡débat ¡

• Plus ¡les ¡données ¡sont ¡disponibles, ¡plus ¡il ¡y ¡a ¡de ¡chances ¡pour ¡que ¡

les ¡gens ¡en ¡parlent, ¡les ¡analysent, ¡les ¡croisent ¡: ¡la ¡discussion ¡offre ¡ une ¡chance ¡de ¡réinterpréter ¡les ¡données ¡de ¡manière ¡efficace ¡et ¡ fiable, ¡même ¡si ¡elles ¡sont ¡peut-­‑être ¡u?lisées ¡pour ¡servir ¡un ¡certain ¡ agenda ¡

• Les ¡données ¡sont ¡accessibles ¡et, ¡avec ¡la ¡puissance ¡du ¡web, ¡nous ¡

pouvons ¡faire ¡en ¡sorte ¡que ¡l’interpréta?on ¡la ¡plus ¡fiable ¡se ¡retrouve ¡ mise ¡en ¡avant ¡

• Jean-­‑Michel ¡Salaun, ¡Forum ¡Web ¡Intelligence, ¡2011 ¡
• J. ¡Salla?n ¡: ¡Instrumenter ¡des ¡jeux ¡de ¡débats ¡
• Les ¡jeux ¡de ¡débats ¡cons?tuent ¡une ¡procédure ¡de ¡preuve ¡quand ¡la ¡

connaissance ¡est ¡incomplète ¡et ¡incertaine ¡

• L’organisa?on ¡du ¡jeu ¡de ¡débat ¡doit ¡accélérer ¡la ¡construc?on ¡d’un ¡

accord ¡ ¡entre ¡les ¡par?cipants ¡au ¡débat ¡établissant ¡ ¡une ¡preuve ¡ consensuelle ¡même ¡provisoire ¡à ¡la ¡solu?on ¡proposée. ¡

13-­‑14 ¡Juillet ¡2013 ¡ Journées ¡Scien?fiques ¡du ¡LIG ¡ 20 ¡