Profile cover photo
Profile photo
Even Westvang
446 followers -
Fun and highly performant
Fun and highly performant

446 followers
About
Even's posts

Post has attachment

Post has attachment
"Taylor Killian: SDR Showdown: HackRF vs. bladeRF vs. USRP" http://feedly.com/k/16pqBpM

Post has attachment

Post has attachment
"Global Reach UI (iOS7)" http://feedly.com/k/14Ivpa4

Post has attachment
"Building Chaos — Savas Ozay" http://feedly.com/k/156ZAxI

Post has attachment
"Lightning Farm" http://feedly.com/k/179y8eF


Jeg heter Even Westvang og har jobbet med digitale tjenester i 15 år.
Jeg skal snakke om hva som hindrer offentlige tjenester i å være skikkelig godt tilpasset folks behov og jeg skal snakke om hvordan vi kan bruke digitale byggesteiner til å løse dette. Til slutt har jeg 3 konkrete forslag jeg håper dere tar med dere videre.

Selv om vi får til et digitalt førstevalg og får byttet ut papir med skjerm vil offentlige virksomheter fortsatt bare bry seg bare om sitt eget ansvarsområde, ikke hvilken livssituasjon folk er i. Når du skal få barn må du fortsatt vandre mellom offentlige kontorer på internett. Det vil fortsatt være vanskelig å finne fram og forstå hva du skal gjøre når.

Én løsning på dette, som det offentlige har prøvd, er å sette alt under samme tak - enten organisatorisk som ved NAV eller teknologisk som ved Altinn. Men skala driver kompleksitet og kompleksitet driver kost. Det blir uforutsigbart og dyrt og ikke minst lite fleksibelt når det står ferdig. Det oppleves heller ikke som enkelt. Selv om det var intensjonen.

Men det finnes en annen løsning. Det du gjør er å koble sammen det du allerede har til nye tjenester - uten å lage disse kompliserte institusjonene. Hvordan er det mulig? Du gjør det ved å la datasystemer snakke sammen på tvers av enhetene.

Du lager finkornet tilgang til saksbehandling, data og fagverktøy og legger det ut som digitale byggesteiner på internett. Byggesteiner som ivaretar personvern, holder høy kvalitet og ikke minst er helt generelle.

Da står de som lager nettsider og mobilapps for befolkningen fritt til å
være helt spesifike og kan sette sammen entydige og enkle tjenester med disse byggesteinene. 

Byggesteinene kan bli brukt mange ganger på nye måter og utløse verdi på uventede steder. Sammen blir de til en digital grunnmur du enkelt kan sette nye, fleksible tjenester på.

Vi som jobber med slikt kaller digitale byggesteiner for web-APIer. Internett handler om samarbeid, og web-APIer lar organisasjoner samarbeide ved å koble systemer sammen over internett. Web-APIer brukes av mange aktører, men er så godt som fraværende i det offentlige.

I USA ser Obama-administrasjonen web-APIer som så viktige at de har endret fokus fra åpne data til åpen forvaltning. I 2011 gjorde Obama web-APIer til et krav ved all ny tjenesteutvikling.

I det private har APIer blitt helt dagligdagse. Når vi skal sette opp en ny tjeneste henter vi kartverk fra Google, fakturering fra Paypal og transportlogistikk fra UPS. Alt uten å løfte telefonen. Alt automatisert gjennom APIer. Alle sensitive data godt beskyttet. Alt sammen sømløst presentert for brukeren som én tjeneste.

Bortsett fra suksesshistoriene Yr og Ruter er web-APIer så godt som fraværende fra offentlige tjenester, hvor mangelen på APIer ofte fører til at virksomhetene i praksis ikke engang har tilgang til sine egne rådata. 

Her er 3 forslag til hvordan det offentlige kan lage bedre tjenester:

1. Vi lager APIer. Vi skriver om DIFIs retningslinjer til å kreve veldokumenterte web-APIer for nye systemer.

2. Vi gjør APIene sikre. Sikkerhet er vanskelig og samtidig helt essensielt så vi løser det en gang for alle.

3. Vi gjør APIene mulig å finne. Data.norge.no kan sikkert gi oss en god oversikt.

Altså: Forenklede tjenester fordrer en tilsvarende enkel metode for å dele ressurser i det offentlige. Web-APIer er et pragmatisk og ikke minst kostnadsbesparende svar på denne utfordringen – en digital grunnmur som gir oss smidig utvikling av forståelige tjenester.

Post has attachment
Facebook at Cheops Parity
We spent an average of 10.5bn minutes on FB daily during January 2012. This is plausible as the IPO filing at the SEC lists 9.7bn minutes avg. per day as of December 2011, and they wouldn't fudge their SEC data now would they. According to de Haan in «Building the Great Pyramid by Levering - A Mathematical Model» PalArch’s Journal of Archaeology of Egypt (2009) – a base estimate for Cheops is 4000 guys working 20 years for 2624 hours a year for a grand total of 209m hours or 12bn minutes.

So it would seem that we're burning roughly a cheops a day in Facebook. Sending a few people to the moon (Apollo project - 15.5bn hours), roughly 90 days of poking. The Panama Canal, a paltry 3 hours.

Pyramidal reference:
http://www.palarch.nl/wp-content/haan_de_j_h_building_the_great_pyramid_by_levering_a_mathematical_model_palarchs_journal_of_archaeology_of_egypt_agyptology_6_2.pdf –

Post has attachment
Maciej Cegłowski, who runs Pinboard (http://idlewords.com/about.htm), has written a nice little essay on the social graph. The gap between map and territory when it comes to computational descriptions of human relations is kind of a given, but I really like these last few hopeful paragraphs:

---8<---


The funny thing is, no one's really hiding the secret of how to make awesome online communities. Give people something cool to do and a way to talk to each other, moderate a little bit, and your job is done. Games like Eve Online or WoW have developed entire economies on top of what's basically a message board. MetaFilter, Reddit, LiveJournal and SA all started with a couple of buttons and a textfield and have produced some fascinating subcultures. And maybe the purest (!) example is 4chan, a Lord of the Flies community that invents all the stuff you end up sharing elsewhere: image macros, copypasta, rage comics, the lolrus. The data model for 4chan is three fields long - image, timestamp, text.

Now tell me one bit of original culture that's ever come out of Facebook.

Right now the social networking sites occupy a similar position to CompuServe, Prodigy, or AOL in the mid 90's. At that time each company was trying to figure out how to become a mass-market gateway to the Internet. Looking back now, their early attempts look ridiculous and doomed to failure, for we have seen the Web, and we have tasted of the blogroll and the lolcat and found that they were good.

But at the time no one knew what it would feel like to have a big global network. We were all waiting for the Information Superhighway to arrive in our TV set, and meanwhile these big sites were trying to design an online experience from the ground up. Thank God we left ourselves the freedom to blunder into the series of fortuitous decisions that gave us the Web.

My hope is that whatever replaces Facebook and Google+ will look equally inevitable, and that our kids will think we were complete rubes for ever having thrown a sheep or clicked a +1 button. It's just a matter of waiting things out, and leaving ourselves enough freedom to find some interesting, organic, and human ways to bring our social lives online.

Post has attachment
DARPA is handing out chump change ($42.000.000) for research on their Social Media in Strategic Communication (SMISC) program [an acronym that will no doubt please a few Norwegians].

When reading the call I had to appreciate the way net speak and terms coined by academics in warm & fuzzy moods have found their way into the info warfare agenda. And I wonder when we'll be seeing this technology in the wild, a forgotten system in a Pentagon basement detects, classifies and measures a charged persuasion campaign. It fires off 5000 bots who, by utilizing narrative structure analysis and topic trend evaluation, deflect and deflate the memetically charged structure before it does damage. The affected are left confused, barely remembering a weak outline of whatever they read yesterday that seemed to excite them.

I also wonder when de-weaponized editions of this research will start selling armpit shaving equipment in computationally sneaky ways.


Goals [my emphasis]:

1. Detect, classify, measure and track the (a) formation, development and spread of ideas and concepts (memes), and (b) purposeful or deceptive messaging and misinformation.
Using: Linguistic cues, patterns of information flow, topic trend analysis, narrative structure analysis, sentiment detection and opinion mining;

2. Recognize persuasion campaign structures and influence operations across social media sites and communities.
Using: Meme tracking across communities, graph analytics/probabilistic reasoning, pattern detection, cultural narratives;

3. Identify participants and intent, and measure effects of persuasion campaigns.
Using: Inducing identities, modeling emergent communities, trust analytics, network dynamics modeling;

4. Counter messaging of detected adversary influence operations.
Using: Automated content generation, bots in social media, crowd sourcing.

Full PDF available from: https://www.fbo.gov/index?s=opportunity&mode=form&id=6ef12558b44258382452fcf02942396a&tab=core&_cview=0
Wait while more posts are being loaded