Sjef van Beers

MTurk Images

datum
14 december 2019
categorie
Social Aspects
share story
Info

Sjef van Beers is een kunstenaar en ontwerper wiens werk zich focust op technologie en het internet. Ook is hij als mede-oprichter en dj betrokken bij de Arnhemse clubavond Syntax. In zijn werk kijkt hij kritisch naar de digitale interfaces die wij dagelijks gebruiken. Hij probeert hierin knelpunten te vinden. Aan de hand hiervan probeert hij deze interfaces te ontleden en te herschikken, zodat de toeschouwer inzicht wordt geboden of er een nieuw perspectief ontstaat.

INFO

Voor Social Aspects heeft Sjef onderzoek gedaan naar hoe beeldherkenningssoftware tot stand komt. Beeldherkenning is belangrijk voor bijvoorbeeld augmented reality-toepassingen en zelfrijdende auto’s. Daarom zijn veel partijen, zowel universiteiten als bedrijven, ermee bezig om dit te ontwikkelen.

Nagenoeg alle beeldherkenning leunt op datasets die met behulp van mensen gemaakt zijn. Het meest gebruikte platform hiervoor is Amazon Mechanical Turk. Hier beschrijven mensen wat er op foto’s te zien is voor doorgaans niet meer dan een paar cent per afbeelding. Het uurloon van de turkers is daarom doorgaans ver beneden minimumloon.

Sjef voor dit project een eigen dataset aangelegd met beelden van Nijmegen. Hij betaalde de werkers op Mechanical Turk veertien cent per foto, zodat ze minimumloon verdienden. Ook heeft hij ze vragen gesteld over dit platform en over beeldherkenning. De resultaten hiervan worden als videowerk gepresenteerd in de expositie

TURKERS

De meeste grote techbedrijven in Silicon Valley zijn tegenwoordig bezig met toepassingen waar beeldherkenning voor nodig is. Denk aan augmented reality-accessoires of bijvoorbeeld zelfrijdende auto’s. Dit soort projecten worden veelal gepresenteerd als hoogstaande technologie waar slimme, geavanceerde computers al het werk doen. Maar, om goed werkende beeldherkenningssoftware te hebben is een grote verzameling aan afbeeldingen met daaraan gekoppelde beschrijvingen nodig. Deze zogenaamde datasets moeten door mensen gemaakt worden.

Zowel universiteiten als bedrijven laten deze datasets veelal maken met behulp van Amazon Mechanical Turk. Hier kunnen mensen zogenaamde HITs “Human Intelligence Tasks uitvoeren. Dit zijn klusjes die computers (nog) niet kunnen doen, maar die voor mensen makkelijk zijn. Een klus kan bijvoorbeeld zijn het uittypen van gesproken tekst of het opschrijven van steekwoorden van een paar zinnen. En dus ook het classificeren en beschrijven van afbeeldingen.
De “turkers”, zoals de werknemers genoemd worden, worden per taak betaald. En de vergoeding voor het beschrijven of classificeren van een foto is meestal niet meer dan een paar cent. Het uurloon van de turkers is daarom doorgaans ver beneden minimumloon.
 

DATABASE

Sjef heeft voor zijn project een eigen dataset aangelegd met foto’s van Nijmegen. Voor het beschrijven van de foto’s heeft hij de arbeiders op Mechanical Turk veertien cent per foto betaald. Zodat ze, als ze in een normaal, niet gehaast tempo zouden werken, minimumloon verdienden voor het doen van dit werk. Door het beperkte budget van het project en de eerlijke betaling zal de database beperkter zijn dan wat nu de industry standard is.


Ook heeft Sjef een enquête gehouden onder de turkers. Hierin stelt hij ze vragen over bijvoorbeeld beeldherkenning, iets waar ze zelf aan bijdragen maar geen zeggenschap over hebben, en het werk dat de turkers doen. De uitkomsten van de enquête en de dataset zullen in een video gepresenteerd worden tijdens de expositie.

EXPO