Met het Internet-of-Things (IoT) wordt het heel makkelijk om alledaagse apparaten te verbinden met het internet. Denk aan de slimme thermostaat, slimme verlichting, slimme deurbel, of de activity-tracker. Het bedienen van deze apparaten kan vaak op afstand of door automatische instellingen, zoals bij het aanpassen van de verlichting of verwarming. Het gebruik van slimme apparaten gaat ook gepaard met het verzamelen van een enorm aantal metingen. Van je hartslagfrequentie tot hoeveel je verbruikt aan calorieën, gas of elektriciteit.
Door de toenemende flexibiliteit om apparaten (op afstand of automatisch) in te stellen en de toenemende data die het IoT genereert, kan het mensen helpen met belangen van het alledaagse leven. Bijvoorbeeld, als mensen het belangrijk vinden om beide aan hun carrière te werken en daarmee minder tijd hebben voor werk in huis, dan kan het IoT daarmee helpen om taken over te nemen of helpen om het huishouden te organiseren. Zo kan het programma van een slimme thermostaat van twee overwerkende mensen automatisch uitgesteld worden door geofencing. Hiermee wordt minder geld uitgegeven terwijl er meer geld wordt verdient. Echter kan niet iedereen zo hun IoT apparaten gebruiken. Als gevolg van ongelijke digitale kennis en vaardigheden ontstaat er een patroon van ongelijkheid waarbij een kleine groep mensen een relatief grotere voorsprong kan krijgen bij elke nieuwe golf van technologie.
In de dissertatie van Alex van der Zeeuw richten we ons op IoT apparaten die door gewone mensen worden gebruikt en die beschikbaar waren voor consumenten toen dit onderzoek in 2017 begon. Daarbij richten wij ons op IoT apparaten die tastbare voordelen kunnen opleveren op het gebied van gezondheid, energie- verbruik en veiligheid. Dit zijn de IoT apparaten en applicaties die gegevens genereren via het dagelijks leven, zoals biometrische gegevens of geaggregeerde huishoudgegevens, die een technologische feedback loop kunnen genereren die het dagelijks gedrag beïnvloedt
Om het IoT vanuit een ongelijkheidsperspectief te benadrukken onderzoeken wij in deze dissertatie specifiek (1) de context waarin het IoT wordt gebruikt voor de manier waarop mensen ervan kunnen profiteren, (2) de uniforme vaardigheden die mensen nodig hebben om IoT apparaten te gebruiken zodat wij beter kunnen begrijpen hoe apparaten functioneren ten opzichte van elkaar, en (3) hoe de vaardigheden die voor het IoT worden gebruikt niet voor iedereen even toegankelijk zijn om te verkrijgen of te ontwikkelen. Om deze problemen te benaderen gebruiken wij het werk van Norbert Elias als kader om ons onderzoek af te bakenen in termen van sociale figuraties, wederzijdse afhankelijkheidsketens, en vaardigheden die kunnen worden gebruikt om machtsbalansen in sociale banden te beïnvloeden. In onze kwalitatieve analyse maken we vooral gebruik van economische banden, affectieve banden, en politieke banden in wederzijdse onafhankelijkheids- ketens waarbij wij ons laten leiden door de vraag: Hoe kan de sociale context waarin het IoT door gewone mensen wordt gebruikt de verschillen in IoT-vaardigheden verklaren die digitale ongelijkheden in stand houden?
In deze dissertatie willen wij aandacht geven aan de vaardigheden die worden ingezet in een netwerk van sociale spanningen, deels gecreëerd door het IoT zelf, maar zeker gecreëerd door de oprukkende digitale samenleving en de aanhoudende digitale ongelijkheden. Mensen hebben de neiging om gestimuleerd of gemotiveerd te worden om bepaalde vaardigheden te ontwikkelen als zij bepaalde doelen willen bereiken en moeten zich aanpassen wanneer er barrières zijn die hen ervan weerhouden om hun doelen te bereiken. Als alternatief kunnen bepaalde vaardigheden als minder belangrijk worden beschouwd wanneer wederzijdse afhankelijke relaties deze compenseren. Dat is bijvoorbeeld het geval als AI en besluitvormingsalgoritmen van IoT-fabrikanten de behoefte aan bepaalde operationele vaardigheden van een IoT-gebruiker verminderen. Op basis van onze kennis van voorgaand onderzoek naar digital ongelijkheid weten we dat barrières moeilijker te overwinnen of te identificeren zijn voor lager opgeleiden (als een relatief stabiele indicator van cognitieve vaardigheden). Daarbij nemen wij aan dat opleidingsniveaus patronen van culturele consumptie en culturele waarden weerspiegelen die vaak worden geassocieerd met opleidingsniveaus. Om ons onderzoek extra aandacht te geven aan eventuele educatieve factoren hebben wij 15 hoger opgeleide en 15 lager opgeleide deelnemers geselecteerd. We volgden deze 30 deelnemers en hun huishoudens gedurende een onderzoek van 15 maanden door middel van vijf interviewrondes en twee dagboek- onderzoeken: één dagboekonderzoek met een mobiele applicatie en één dagboekonderzoek met de log-gegevens van IoT apparaten die gebruikt worden de deelnemers zelf.
We beginnen ons onderzoek in Hoofdstuk 3 met een enquête onder de Nederlandse bevolking. Het doel van dit onderzoek is om te testen of het IoT beschouwd moet worden ofwel als een verzameling algemene consumenten objecten ofwel als sociale objecten die op internet zijn aangesloten en tevens worden gebruikt om verbindingen met anderen te maken. Het IoT-platform kan verschillende manieren van sociale communicatie mogelijk maken en hoe mensen het IoT sociaal gebruiken zal cruciaal zijn om te begrijpen hoe mensen sociale relaties creëren, onderhouden of ontbinden. Echter, als niemand het IoT op deze manier gebruikt, zou dat onze onderzoek aanpak drastisch beïnvloeden. In plaats van uit te gaan van een alles-of-niets- kwestie, definiëren we het sociale gebruik in termen van privégebruik (wat geen opzettelijk sociaal gebruik zou impliceren) en tussen het delen van IoT data met vreemden, met een partner, of met kennissen. Eerst testen we hoe het sociale gebruik van IoT-apparaten kan wordt verdeeld onder structurele disposities van economisch, cultureel en sociaal kapitaal. Ten tweede testen we hoe dit gebruik wordt verdeeld onder internet-gerelateerde vaardigheden. Onze resultaten laten omgekeerde effecten zien van sociaal kapitaal, inkomen, en onderwijs op privégebruik en op het delen van IoT data met een partner. Het delen van IoT data met kennissen en vreemden kan worden voorspeld door culturele activiteiten. Het delen van IoT data met kennissen kan vooral worden toegeschreven aan sociale relaties buiten het directe huishouden. We ontdekken ook dat het vertalen van internetvaardigheden naar het IoT niet direct significante resultaten oplevert. We hebben dus een nieuw raamwerk nodig voor vaardigheden die specifiek verband houden met het gebruik van het IoT. We beginnen met het opzetten van deze IoT-specifieke vaardigheden in het volgende hoofdstuk.
In hoofdstuk 4 beginnen we met onze micro-figuratieve benadering door te onderzoeken hoe wederzijdse afhankelijkheidsketens met betrekking tot het IoT tot stand kwamen bij de 30 deelnemers van ons onderzoek toen zij hun IoT zijn gaan te gebruiken. De verschillende manieren waarop mensen het IoT zijn gaan gebruiken hebben uiteindelijk een enorme invloed op de resultaten, de voordelen van het IoT, en hoe hun IoT-gebruik kan worden benut. Omdat het IoT maatschappelijk is ingebed in een netwerk van wederzijdse afhankelijkheden en machtsverhoudingen tussen verschillende partijen, onderzoeken we hoe mensen zich positioneren ten opzichte van anderen met hun eerste IoT gebruik. We beginnen met te onderzoeken hoe dagelijkse huishoudelijke activiteiten betrokken raken bij een groeiend IoT-netwerk van wederzijdse afhankelijkheden met verschillende organisaties en belanghebbenden. Hiermee construeren we een gemeenschappelijke figuratie van wederzijdse afhankelijkheidsketens die voor de navolgende hoofdstukken zal worden gebruikt. Bovendien stellen we, dankzij onze resultaten in Hoofdstuk 3, een alternatieve set van IoT-vaardigheden voor die de unieke kenmerken van het IoT benadrukken. Met behulp van een kader voor digitale vaardigheden passen we operationele vaardigheden (Operational skills) en samenwerkingsvaardigheden (Collaboration skills) aan voor IoT gebruik en construeren we choreografische vaardigheden (Choreographic skills) om de socio-materialiteit van het IoT te benadrukken. Vervolgens kijken we hoe interdependentieketens beïnvloeden welke van deze IoT vaardigheden worden gebruikt en hoe mensen in staat zijn om te reageren op machtsevenwichten in zulke wederzijdse afhankelijkheidsketens.
In hoofdstuk 5 beginnen we onze analyse van verschillende sociale banden door te onderzoeken hoe affectieve banden en operationele vaardigheden verband houden met vendor lock-in. We stellen dat veel van het gebruik van het IoT en de voordelen ervan worden belemmerd door vendor lock-in, terwijl mensen met geavanceerde operationele vaardigheden creatieve manieren vinden om vendor lock-in te omzeilen. Daarom vragen wij in dit hoofdstuk waarom sommige mensen in staat zijn om creatief te profiteren van de potentiële voordelen van het IoT, terwijl anderen worden gehinderd door vendor lock-in. Om figuraties van IoT apparaten in kaart te brengen gebruiken we een dagboekstudie via een mobiele applicatie dat laat zien hoe deelnemers van ons onderzoek zich verhouden tot hun IoT apparaten in termen van metaforische concepten van sociale nabijheid (ver-dichtbij) en sociale warmte (koud-warm). We bespreken hoe gebruikers met meeste hinder van vendor lock-in voornamelijk taakgericht zijn en IoT apparaten vooral als gereedschap zien om specifieke problemen op te lossen. Gebruikers met een meer speelse benadering, daarentegen, zijn beter gepositioneerd om IoT voordelig te gebruiken en hun operationele vaardigheden verder te ontwikkelen. Voor sommige gebruikers vervult het gebruik van het IoT emotionele behoeften zoals hobby of als activiteiten die ze leuk vinden. Ze beschouwen hun relaties met hun IoT als warm en hecht. Voor anderen is het IoT meer een apparaat dat wordt gebruikt om problemen op de achtergrond op te lossen terwijl zij met andere dingen bezig zijn.
In hoofdstuk 6 gaan we verder met onze analyse van sociale banden door aandacht te geven aan politieke banden en de choreografische vaardigheden die nodig zijn om het IoT te laten passen bij reeds bestaande routines van het dagelijks leven. Aangezien de meeste IoT apparaten worden geplaatst op plekken die gedeeld worden met anderen, vereisen ze verschillende sociale rollen die samenwerken om efficiënt te zijn of op zijn minst om hun ongewenste effecten te minimaliseren. Door middel van de politieke banden die worden gebruikt om mensen samen te brengen voor een gemeenschappelijk doel, bekijken we hoe ongelijkheden binnen huishoudens belangrijk zijn voor ons algemene begrip van digitale ongelijkheid. Zo roept het IoT spanningen op tussen stereotiepe mannelijke rollen in technologie en stereotiepe vrouwelijke genderrollen van huishoudelijke verantwoordelijk- heden. Daarbij kan het IoT kan ook de spanningen tussen de rol van ouders en hun kinderen vergroten, aangezien zogenoemde digital natives mogelijk meer invloed in het huishouden kunnen krijgen door hun digitale vaardigheden. We bespreken onze resultaten door middel van dimensies van materialiteit, toegankelijkheid en harmonie. We bespreken hoe de acceptatie van de materialiteit van het IoT door alle leden van het huishouden een belangrijke bepalende factor is voor hoe effectief het IoT kan werken. Voor toegankelijkheid bespreken we de politiek van het aanwijzen van hoofdaccounts en de verantwoordelijkheden met betrekking tot privacy. Ouders kunnen alledaagse activiteiten van hun kinderen nauwkeuriger bemiddelen, maar data en privacy vereisen ook extra bemiddeling. In termen van harmonie zien we dat het IoT voordeel kan bieden bij complexe huishoudelijke routines. Ten slotte merken we op dat traditionele genderrollen nog steeds voorkomen in slimme huizen.
In hoofdstuk 7 bespreken we IoT data tussen partijen met verschillende doelen—fabrikanten en consumenten—in termen van economische banden. We gebruiken economische bindingen om die relaties te beschrijven die resultaatgerichte strategieën beïnvloeden. In onze analyse gebruiken we twee onderscheidbare strategieën om verschillen tussen IoT toepassingen te benadrukken. De eerste richt zich op het IoT als apparaten die zijn ontworpen om onzichtbaar en autonoom te werken. We noemen deze strategie ai-verlichting (ai-alleviation) omdat het besluitvormingsalgoritmen gebruikt om cognitieve belasting te verminderen. In de tweede strategie worden IoT gegevens gebruikt om mensen te motiveren (Cognitive motivation) door hun kennis van hun gedrag te vergroten. Om deze verschillen te benadrukken in hoe het IoT strategisch kan worden geïmplementeerd, vragen we hoe strategische verschillen tussen IoT-gebruikers worden beïnvloed door IoT als algoritmische besluitvormingstools. In dit hoofdstuk maken we gebruik van log-entry data van IoT-apparaten van de 30 deelnemers die meedoen aan ons onderzoek, die we gebruiken als log-entry dagboek- studies. We zien dat het IoT als een verlichtend hulpmiddel efficiënter gebruikt kan worden met een beter begrip van ai. Het vertalen van gegevens naar strategisch gedrag kan echter moeilijk zijn als interpretatie vaardigheden ontbreken. Dit zorgt voor een drempel als mensen IoT gegevens willen gebruiken als cognitief motivatie. Bovendien gaan we dieper in op de verschillen die ontstaan in hoe mensen het succes van hun IoT-implementatie beoordelen, aangezien verschillende bronnen autoriteit verwerven over de correctheid van IoT gegevens en daarmee een bepalende invloed hebben op hoe digitale ongelijkheden vorm krijgen met het IoT.
