Guess the Data: Data Work to Understand How People Make Sense of and Use Simple Sensor Data from Homes

This work was a team effort of the wonderful Miteinander research group of which I was principal investigator from 2014 to 2019 at TU Chemnitz.

Based on the Sensing Home probe pack / toolkit we developed and field-tested the Guess the Data method, which enabled people to use and make sense of live data from their homes and to collectively interpret and reflect on anonymized data from the homes in our study. We originally planned to name this: »Your mother is watching your humidity values«, because this was what a participant was reporting. In reworking this paper through many rejections, the name was tamed. There are both a ACM SIG CHI 2020 and a Mensch und Computer 2018 paper.

Simple smart home sensors, e.g. for temperature or light, increasingly collect seemingly inconspicuous data. Prior work has shown that human sensemaking of such sensor data can reveal domestic activities. Such sensemaking presents an opportunity to empower people to understand the implications of simple smart home sensors. To investigate, we developed and field-tested the Guess the Data method, which enabled people to use and make sense of live data from their homes and to collectively interpret and reflect on anonymized data from the homes in our study. Our findings show how participants reconstruct behavior, both individually and collectively, expose the sensitive personal data of others, and use sensor data as evidence and for lateral surveillance within the household. We discuss the potential of our method as a participatory HCI method for investigating design of the IoT and implications created by doing data work on home sensors.

Albrecht Kurze, Andreas Bischof, Sören Totzauer, Michael Storz, Maximilian Eibl, Margot Brereton, and Arne Berger. 2020. Guess the Data: Data Work to Understand How People Make Sense of and Use Simple Sensor Data from Homes. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’20). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 1–12. https://doi.org/10.1145/3313831.3376273

Durch den Anstieg von „Smart Home”-Technik generieren in Wohnungen immer mehr vernetzte Sensoren Daten. Diese Daten, auch einfache Umweltdaten, wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit, enthalten Informationen über den Alltag der dort Wohnenden. Meist haben die Personen, die in den Wohnungen leben, keinen direkten Zugriff auf diese Sensordaten. Um zu untersuchen, wie sich der Zugriff auf Sensordaten durch die dort Wohnenden auswirkt, wurden eine „Sensor Probe“ und die Gruppendiskussionsmethode „Daten-Raten” entwickelt. Diese ermöglichen den eigenständigen Zugriff auf Sensordaten und die Auseinandersetzung mit diesen. Die Ergebnisse einer Feldstudie zeigen, dass die Teilnehmenden Spuren ihres täglichen Lebens in den Daten erkennen und diese einzelnen Personen zuordnen können. Das führt zu machtförmigen Praktiken, die die Privatsphäre einzelner in der Wohnung einschränken.

Johanna Richter, Andreas Bischof, Albrecht Kurze, Sören Totzauer, Mira Freiermuth, Michael Storz, Kevin Lefeuvre, and Arne Berger. 2018. Machtförmige Praktiken durch Sensordaten in Wohnungen. In Raimund Dachselt and Gerhard Weber. Mensch und Computer 2018 – Tagungsband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. 10.18420/muc2018-mci-0253