At the heart of what drives the bulk of innovation and activity in Silicon Valley and elsewhere is scalability. This unwavering commitment to scalability -- to identify strategies for efficient growth -- is at the heart of what we refer to as "scale thinking." Whether people are aware of it or not, scale thinking is all-encompassing. It is not just an attribute of one's product, service, or company, but frames how one thinks about the world (what constitutes it and how it can be observed and measured), its problems (what is a problem worth solving versus not), and the possible technological fixes for those problems. This paper examines different facets of scale thinking and its implication on how we view technology and collaborative work. We argue that technological solutions grounded in scale thinking are unlikely to be as liberatory or effective at deep, systemic change as their purveyors imagine. Rather, solutions which resist scale thinking are necessary to undo the social structures which lie at the heart of social inequality. We draw on recent work on mutual aid networks and propose questions to ask of collaborative work systems as a means to evaluate technological solutions and guide designers in identifying sites of resistance to scale thinking.


翻译:推动硅谷和其他地方大量创新和活动的核心是可扩展性。这种对可扩展性的坚定承诺 -- -- 确定高效增长的战略 -- -- 是我们所谓的 " 规模思维 " 的核心。人们是否意识到这一点,规模思维是包罗万象的。它不仅仅是产品、服务或公司的一个属性,而是衡量人们如何看待世界(什么构成它,如何观察和衡量它)、问题(什么是值得解决的问题)以及这些问题的可能技术解决办法。本文审视了规模思维的不同方面,以及它对于我们如何看待技术和协作工作的影响。我们认为,基于规模思维的技术解决方案不可能像其施压者想象的那样,在深度、系统性变革中具有解放性或效力。相反,抵制规模思维的解决办法对于消除处于社会不平等核心的社会结构是必要的。我们借鉴了最近关于互助网络的工作,并提出了要求合作工作系统的问题,作为评估技术解决方案的手段,并指导设计者确定抵制规模思维的地点。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
23+阅读 · 2019年10月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
67+阅读 · 2019年8月14日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员