Predictive Tech in Scaling Material Urban Commons
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Autor:innen
Choi, Jaz Hee-jeong
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
26.03.2021
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
06 - Präsentation
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
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Themenheft
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Zusammenfassung
Scaling Material Urban Commons is a speculative city-making project investigating automated logistics for commoning material urban commons, such as rescued food. It postulates that some forms of material commons require different forms of beyond-hyperlocal scale commoning. The project critically investigates and prototypes technological and sociotechnical conditions for city-wide commoning of material urban commons, using a predictive-algorithm-based system emulator that orchestrates pickup and drop-off of rescued food in Basel and London. Introducing predictive technology shifts the site of commoning closer towards an algorithm- driven platform, which raises following key questions: What frictions emerge from changing scale in commoning? How to reconcile predictive technologies with local, idiosyncratic food cultures? How to engage in commoning with algorithmic agents in participatory settings? By addressing these questions, the project aims at creating imaginaries of commoning-based smart city alternatives.
Schlagwörter
scaling, commoning, automation, city making, urban tech, smart city alternatives
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Deep City
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
24.03.2021
Enddatum der Konferenz
26.03.2021
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Publikationsstatus
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
BEDÖ, Viktor und Jaz Hee-jeong CHOI, 2021. Predictive Tech in Scaling Material Urban Commons. Deep City. 26 März 2021. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-4061