V sobotu 21. února 2015 se v prostorách Filozofické fakulty Univerzity Karlovy konal v pořadí již čtvrtý ročník konference New Media Inspiration. Letošní ročník měl podtitul "Digitalizace člověka" a kromě tradičních přednášek o marketingu, datech a nových médiích se řada příspěvků týkala právě lidí a jejich dat.

Po krátkém úvodu ze strany pořadatelů konferenci zahájil Petr Koubský s key-note příspěvkem se stejnojmenným názvem, tedy "Digitalizace člověka". Zahájil ji ovšem výpravou do historie, konkrétně do období Stavovského povstání a Třicetileté války. O tomto období se nejčastěji hovoří jako o konfliktu mezi katolíky a protestanty, ale ve skutečnosti se jednalo spíše o souboj mezi starým a novým světem, mezi světem statickým až rigidním a světem dynamickým. Poeticky řečeno, o boj gotické katedrály a parního stroje (což je ovšem jen metafora, parní stroj tehdy ještě neexistoval).

Pan Koubský upozornil, že jinak byla třicetiletá válka v podstatě bezvýznamná, dokonce v ní ani nepadl nikdo důležitý. Mezi důležité osobnosti té doby ale patřil mimo jiné René Descartes, který přišel v pravý čas a odstartoval racionalismus. O pár let dříve by za takové nápady skončil pravděpodobně na hranici, o pár let později už by to zase nebylo nic nového. I tak ale své klíčové dílo, Rozprava o metodě (1656), vydal raději až po své smrti, protože jinak by ji podle pana Koubského pravděpodobně urychlil. Ve stejné době totiž probíhal mimo jiné i spor s Giordanem Brunem (který ale svou slavnou větu "A přece se točí", neřekl).

René Descartes každopádně odstartoval něco nového. Vznikl nový svět kartézských souřadnic (pojmenovaných po něm) a na scénu pomalu začala přicházet i tolik moderní digitalizace. Digitalizace nicméně nezačala až s příchodem počítačů a FitBitů na našich zápěstích, ale už o pár set let dříve. Jedním z prvních příkladů nahrazování lidských schopností a znalostí číslem můžeme najít například ve školství (známkování, vysvědčení). Dalším příkladem může být koncept IQ.

Souběžně s pozvolnou "digitalizací" našich znalostí a schopností se ukázalo, že je dobré mít lidi i "oindexované" - a objevily se pasy a občanské průkazy. To je ale naopak vynález až poměrně nový; průkazy se ve větší míře objevily až během války, kvůli sledování pohybu obyvatelstva. A pak už měla masová digitalizace rychlý průběh - od tetování v koncentračních táborech až po kartičky do Billy.

Svět se změnil. Místo IQ dnes řešíme spíše BMI a pozvolná obsese měřit o sobě všechno možné od zkonzumovaných kalorií až po počet kroků se naplno projevila v současném hnutí Quantify self. Kuchyňská váha už samozřejmě nestačí; FitBit měří náš pohyb, jídlo si zapisujeme do aplikace v chytrém telefonu a kamera Narrative dokáže zaznamenávat, kde jsme za posledních 24 hodin byli a co jsme dělali.

Jak ale docela trefně napsal Stephen King v knize Osvícení, "Na konci každého racionalismu je masový hrob". Nejen pro nás osobně, ale i v přeneseném smyslu co se týče získaných dat. Problémů a možných úskalí je celá řada. Ať už se jedná o výběr signálů (kde platí, že celek není ani zdaleka jen součet částí), nebo způsob měření (např. perioda vzorkování či šum). Mezi další problémy patří třeba agregace dat (je rozdíl, jestli má nějaké zboží hodnocení čtyři trojky, nebo dvě pětky a dvě jedničky); ostatně už samotným aktem měření měníme měřený objekt (například dobrá známka povzbudí). Digitalizace a kvantifikace má také nemalé sociální, politické a ekonomické důsledky: dochází k rozřazování a často i k následné diskriminaci (špatné známky - méně příležitostí). Dochází ke změně priorit a motivátorů a obecně nás čeká více kontroly.

Petr Koubský zmínil jako ukázku Tesco, které se dlouhodobě snaží o tzv. dynamic pricing (v podstatě cenovou diskriminaci), ve formě rozdělení zákazníků na dvě skupiny (ti, kteří mají více peněz a málo času, a ti, kteří to mají přesně naopak). Experiment se ale zatím moc nepodařil. Nicméně: pokud máme dostatek informací, můžeme do jisté míry predikovat i budoucnost (a nemusí to být jen sci-fi jako v Minority Report).

Souběžně s příspěvky v hlavní aule probíhaly i další dvě paralelní sekce. Jedna z nich se jmenovala "Data a technologie" a jako první zde vystoupil Filip Chytrý s příspěvkem "Internet věcí a bezpečnostní rizika".

Jak asi tušíme, počet připojených zařízení neustále roste; v roce 2003 jich bylo půl miliardy, v roce 2010 cca 12,5 miliardy (cca dvakrát víc, než lidí); letos by jejich počet měl dosáhnout 25 miliard. Do roku 2020 pak cca 50 miliard. Přičemž samozřejmě platí, že některá zařízení jsou klasická (počítač, smartphone, notebook), některá méně (hodinky, auta), a o některých ani nevíme (např. krávy).

Základní bezpečnostní riziko přitom vychází už z podstaty počítačů a internetu: všechno, co je připojené do internetu může být hacknuté. Většina problémů má samozřejmě i řešení. Uživatel může používat bezpečná hesla, dvoufázovou autentizaci, či ochranné programy; vývojář zase může používat https a naopak raději nepoužívat sociální sítě.

Je to ale věčný boj. Pan Chytrý například zmínil, že cca 1/5 z top100 aplikací na Google Play posílala informace o uživatelích v plaintextu (někteří až na 14 různých URL adres). Technice už dnes ale neunikneme a bude ještě hůř. Ostatně sám přednášející si pořídil nový router, který z neznámého důvodu umožňuje propojení s Facebookem a dokáže např. sám psát statusy, když přijde domů.

Na otázku proč jsou data důležitá, existuje celá řada odpovědí. Na prvním místě se nabízí monetizace (tj. marketing, statistiky, krádež). Mimochodem, vědci věří, že internet věcí může způsobit i smrt (krádež identity může člověka dohnat k sebevraždě; hacknutá továrna může vybouchnout). Dalším důvodem je sociální inženýrství (např. karetní aplikace Durak) - po nainstalování začaly vyskakovat okna o nákaze virem (tj. snaha uživatele vystrašit a prodat mu antivirus).

Na závěr ještě zaznělo několik dalších ukázek, např. ukázka DNS Hijack, který napadá router, fejkuje připojení, a krade uživateli údaje; infografika s datovými úniky v minulých letech či rizika a nebezpečí pro cloudové služby.

Jako další vystoupil Pavel Ungr s příspěvkem "SEO pro mobilní zařízení". Jedná se o poměrně velmi aktuální téma; v roce 2014 totiž došlo obecně k vyrovnání přístupu přes web a desktop. Navíc ve světě smartphonů již skoro 90% lidí přistupuje na web přes mobilní aplikaci (namísto mobilního internetu).

Obecně platí, že úspěšnost na mobilním trhu ovlivňuje zejména UX/UI, mobilní SEO a ASO. UX/UI znamená především hezké a barevné ikonky, které upoutání pozornost; patří sem ale také optimalizace dle abecedy (např. Dropbox používá "Add to Dropbox"), či umístění do notifikací.

Kromě termínu mobilní SEO (neboli Search Engine Optimization) se stále častěji využívá i ASO, neboli App Store Optimization (tj. nalezitelnost pro uživatele). Cílem je samozřejmě v první řadě stažení aplikace, minimální odinstalace, konkurenceschopnost. Význam tohoto přístupu stále roste, neboť většina uživatelů hledá nové aplikace přímo v obchodu (nikoliv přes web).

Do oblasti SEO a ASO patří vhodný výběr klíčových slov, kam patří popis funkcí, popis řešení, popis problému, používají se i množná čísla, naopak se odečítají tzv. stop slova (spojky atd.). Často se optimalizuje i samotné jméno vývojáře, kterém se dá se využít jako další klíčové slovo (např. "Travel Corporation"). Mezi nástroje pro výběr klíčových slov patří Keyword Planner, Google Trend, straply.com, appcodes.com, sensortower.com, searchman.com atd.

Dalším krokem je také tzv. optimalizace on-app, kam patři vhodný název / titulek, vhodný popisek / perex a klíčová slova (Google i AppStore mají limit 100 znaků, Apple doporučuje 35) a tagy (AppStore); dále kategorie a typ, a vhodná lokalizace (kde se doporučuje vyhnout se strojovému překladu).

Je také třeba dávat si pozor na fragmentaci (vždy je lepší univerzální aplikace), zvolit vhodnou ikonu (která má potenciál pro brand či ilustraci funkce), dále pak vhodné screenshoty a videa (do popisku).

Existuje také tzv. optimalizace off-app, kam patří recenze a reakce, hodnocení, odkazy (jen Play Store), rich snippets (jen Play Store), sociální signály, žebříčky. Tuto optimalizaci může samozřejmě ovlivnit také vhodné PR nebo placené kampaně. Mezi nástroje pro off-app optimalizaci patří např. průzkumy a hodnocení (apptentive.com), analytika (flurry.com, mobileapptracking.com), statistika, inzerce.

Ke zvážení je také vhodný komerční model (demo / trial verze / freemium). Na závěr zaznělo i krátké srovnání AppStore a GooglePlay (kde je obecně více aplikací, ale méně aktualizací)

Jako další v sekci "Data a technologie" vystoupil Jakub Škrabánek s příspěvkem "Big Data ve světě financí". Data o uživatelích jsou v dnešní době stále důležitější; obecně platí, že každá stopa na internetu = data, která je možné sledovat a analyzovat. Mezi zdroje informaci patří online payments, online behavior, online platforms - neboli on-line platby, on-line chování a on-line platformy.

Svět se za posledních několik let výrazně změnil; místo knih zde máme Kindle, místo CD Spotify, zboží objednáváme na Amazonu, místo klasických seznamek používáme Tinder. Zajímavý je také Kreditech, který má potenciál stát se Amazonem světa financí.

Kreditech používá unikátní algoritmus, který je nezávislý na třetí straně, a zároveň umožňuje skórovat každého. Díky tomu dosahuje nižší míry nesplacených úvěrů než u konkurenčních bank. Díky univerzálnímu skóringu může být zákazníkem kdokoliv (jen 27% zákazníků u bank je s kreditní historií).

Klíčová jsou samozřejmě Big Data: jen na Facebooku je generováno cca 30 petabytů dat.

Přechod k online službám dnes zákazníci vyžadují; stále tam ale zůstává vysoký stupeň manuálních procesů. Technická infrastruktura už ale umožňuje analýzu a komplexní výpočty, přičemž cílem je digitalizovat bankovnictví.

Big Data Credit Scoring probíhá v několika krocích: získání dat, konstrukce dat, seřazení dat, klasifikace a vyhodnocení. Data jsou získána z několika zdrojů: ze sociálních sítí, z vyplněného dotazníku (včetně podrobností, jako např. jestli použil delete nebo backspace, jestli zaváhal u jména nebo data narození atd.).

Celkem se harvestuje cca 10,000 dat: osobní data, data o chování, data dostupná zvenčí - výsledkem je vlastní model dat; nezávislý na úvěrových registrech.

V roce 2012 bylo každý den produkováno 2,5 quintillionů bytů dat (18 nul); 90% veškerých dat na světě bylo vytvořeno v posledních dvou letech. Google obdrží přes dva miliony vyhledávacićh dotazů každou minutu; a digitální svět se zdvojnásobuje každé dva roky. Významná jsou také data o lokaci (kde bydlíme, kde pracujeme, kudy se nejčastěji pohybujeme, jestli objevujeme nová místa atd.). Viz například aplikace Zaimo.

Po té vystoupil Petr Dvořák s příspěvkem "Neviditelné technologie kolem nás". Podle statistik je dnes už více než 50% mobilních telefonů chytrých. Objevují se také nové doplňky (od FitBitu po Apple Watch), či tzv. context-aware applications typu Siri, které jsou občas označovány jako Smartphone 2.0.

Cílem všech těchto technologií a aplikací je, aby nám technika pomáhala pokud možno automaticky, tj. bez našeho zásahu, bez manuálního ovládání aplikací atd.

Kontextové aplikace se snaží vnímat vnitřní i vnější kontext (lokace), k čemuž jim slouží měření (senzory), dedukce (neotravovat notifikací při poslechu písničky), zkušenost (něco se opakuje, asi to má význam), znalostní báze. Většina dnešních systémům pracuje jen s měřením a znalostní bází (například FitBit, Apple Watch, Emotiv Monitor (osobní EEG) atd.); nicméně je jen otázka času, než se objeví a rozšíří skutečně použitelné kontextové aplikace.

Co se týče příkladů v ČR, za zmínku stojí OBI (navigace v obchodu), a Kotva (testuje iBeacon - majáček, který do okolí vyzařuje svůj identifikátor). Na to ostatně zareagovala otázka z publika s poznámkou, že Bluetooth majáčky už existovaly dříve a upadly v zapomnění. Jak pan Dvořák ale odpověděl, někdy technologie přijdou moc brzy; dříve na to nebyla infrastruktura, dnes už existuje (plus marketing Apple).

Jako další vystoupil Jakub Fiala s příspěvkem "Quantified Self for dummies", který působil jako úvod do tohoto tématu. Rovnou tento koncept ilustroval i na datech o sobě – například že šel spát pozdě, ale spal relativně tvrdým spánkem přes 6 hodin a 6 minut; za dnešní dopoledne ušel 6500 kroků (a je na 7. místě mezi přáteli) a vyšel celkem 55 pater.

Co je to tedy quantify self? Sebekvantifikace, snaha převést vybrané aspekty svého života do číselné podoby. Chceme zkrátka měřit vlastní život. Proč? To je subjektivní. Měření je užitečné, zejména z důvodu zdraví; ale je to běh na dlouhou trať. Je lepší začít jednou veličinou a postupně přidávat další. Vždy je ale lepší život žít než ho jen měřit.

Každopádně když už se rozhodneme ho měřit, můžeme měřit v podstatě cokoliv – příjmy a výdaje (ve smyslu financí), s novými aplikacemi i včetně automatické kategorizace plateb nebo s možností tvořit si vlastní rozpočty, budgety, a průběžně sledovat, kolik utrácíme. Měřit můžeme samozřejmě i svou váhu (kde je dobré investovat do váhy s grafickou vizualizací; některé lze i synchronizovat s mobilní aplikací). A samozřejmě fyzická aktivita, asi jedna z nejzábavnějších aplikací. Má nejblíže ke zdravému životnímu stylu a považuje se za hlavní součást Quantify Self. Sem patří různé náramky, které obsahují krokoměry, monitory spánku, inteligentní budík a další vymoženosti. Jako například FitBit nebo JawBone.

Občas se objevuje i měření stravy, které je ale složitější a většinou vyžaduje manuální vkládání dat. Každopádně není tak důležité množství, ale zejména živiny. Zajímavým produktem je chytrý hrnek Vessyl (zatím v před objednávkách), který by měl některé živiny měřit a sledovat (například cukr či kofein). Objevuje se i měření nálady, například hodinky Engrace fungující na základě měření kožního odporu.

Na téma "wearables" neboli nositelných technologií, navázal i Lubo Smid ze společnosti STRV s příspěvkem "Chytré hodinky: Proč si pustit operační systém k tělu?" Ve kterém se zaměřil na současný trend nositelných technologií zaměřil. Nejsou zatím tak časté, ale i tak mají v STRV dedikovaný tým, který nové technologie jako chytré hodinky a wearables obecně zkoumá. Chytré telefony už nejsou primárně o telefonování a smskách, u hodinek to je podobné; už to není jen o tom, kolik je hodin. Důležité je propojení s telefonem či dalšími zařízeními, které uživatel používá.

Tři nejoblíbenější typy: Apple Watch, hodinky Android Wear Moto 360 a Samsung Gear. Samsung zahrnují i funkce chytré ho telefonu, do některých se dá vložit i SIM karta; mají vlastní operační systém (horší integrace s Androidem či iOS); Moto 360 jsou na trhu více než půl roku, ale zatím nedošlo k velké adopci u vývojářů (první velké aplikace typu Facebook; ale není toho tolik); proto hodně sází na Apple Watch, zejména díky lépe promyšlené platformě.

Základní funkce: custom notifikace (lze na ně navázat i speciální akce), glances (de facto witgety), extension apps a plně nativní aplikace (dostupné až koncem roku). U hodinek: rychlejší reakce na notifikace, některé reakce i bez použití telefonu. Seznam glances (čas, kalendář, počasí, mapa, pohyb atd.). Extension apps běží na smartphonu, ale zobrazují data na hodinkách. Aplikaci tak ale není možné používat bez telefonu. Aplikace které běží naplno na hodinkách (do konce roku).

IOS má více standardů, specifikuje font, velikost atd. U Androidu je situace složitější; vývojáři mají volnější ruku, ale současně moc nemají, o co se opřít. Oznámení Apple Watch přišlo v dubn, hodinky jsou aktuálně i v prodeji – a zatím jsou i relativně úspěšné. Je samozřejmě otázka, kdo na tom víc vydělá: lidé nebo firmy?

Jako další vystoupil Tomáš Průša z Masarykovy univerzity s příspěvkem "Úskalí nových technologií ve vztahu ke zdraví". Co se týče dat, zejména v oblasti zdravotnictví musí být v první řadě kvalitní, a musí být relevantní. Důležitý je i historický kontext (tj. dlouhodobý vývoj) naměřených údajů. Nestačí jen plus mínus měřit kroky, klíčová je přesnost, pravdivost i preciznost.

Z tohoto důvodu je Tomáš Průša skeptický i k různým "zázračným" zařízením, například jako zmiňovaný hrnek Vessyl – podrobná spektrofotometrie je náročná, přístroj je velký a drahý; Vessyl pravděpodobně využívá denzitometrii pomocí gama záření; což je reálné pro měření cukrů a tuků; u kofeinu by už ale pochyboval; u směsí různých nápojů ještě víc.

Hodinky a aplikace jsou zajímavé a potenciálně přínosné – například pozitivní změnou chování, jako je např. zvýšení pohybové aktivity. Čím komplexnější ale bude systém či aplikace, tím hůře se s ním bude pracovat. Otázka je také v přesnosti a preciznosti – viz například oblíbený FitBit, který podle studií kroky měří správně, ale vzdálenost je jen přibližná a uvádí dost podhodnocené energetické výdaje.

Data většinou dáváme do nějakého kontextu. Řešíme nejen kvalitu dat, ale i informací. Ostatně například i Wikipedie uvažuje o hodnocení článků z oblasti zdravotnictví. Otázka dnes už není, jestli umíme měřit data, ale jestli umíme výsledky měření aplikovat do našeho života a života pacientů. Jeden z charakteristických rysů je podvádění; čí jsme obéznější, tím máme (v sešitu nebo v aplikaci) úžasnější jídelníček.

Co se týče aplikací pro příjem a výdej kalorií, je také docela skeptický; manuální psaní a počítání nikoho nebaví a automatika nepomůže, protože chybí česká databáze. Snadnost používání je dnes už klíčová (není nic horšího, než si např. před spánkem něco extra zapínat). Naopak existují rizika; například v oblasti soukromí a bezpečnosti, Obecně zkrátka velká data nestačí; dnes už je důležitější je umět interpretovat.

Jako poslední v této sekci vystoupil soudní znalec Radek Beneš s příspěvkem "Potřeba průkazné informatiky". Soudní znalec je institut definovány zákonem; pan Beneš tedy pracuje pro polici, v soudních sporech, a předkládá expertní pohled na danou tematiku. Je také členem trestního senátu u městského soudu ve Spálené ulici. Klíčové je samozřejmě i zajištění digitálních stop a jejich analýza a vyhodnocení (zpracování dat, získání odpovědi).

Počítačová kriminalita je součásti jeho každodenní práce; ať už se jedná o podvody (e-shopy, bazary atd.) nebo hospodářskou kriminalitu. Mimochodem, každá druhá společnost už byla konfrontována s hospodářskou kriminalitou (a v průměru v každém 4. případě byla obětí některého ze svých zaměstnanců).

Co se týče počítačové kriminality (resp. vhodnější je kyberkriminalita, protože nemusí jít jen o počítače) velmi často se do ní zahrnuje leccos. Informační kriminalita a kriminalita související s pokročilými technologiemi (zejména proti ICT) samozřejmě existuje, ale ve většině případu (cca 99%) se nejedná o novou kriminální činnost, ale o staré známé věci, jen s využitím ICT. Do zbývajícího  1% patří např. podstatné a nepodstatné vytěžování databází a další vyloženě nové činnosti.

Co se týče praxe, veliký problém leží v hodnověrnosti důkazů – např. u velké společnosti došlo k napadení databází a z IT přinesli výpisy z logů, které bylo potřeba posoudit. Data jim pravděpodobně ukradla konkurenční společnost, ale samozřejmě se muselo zkoumat, jestli s logy někdo nemanipuloval atd.

Setkal se i s počítačovou kriminalitou v politických záležitostech, či ve vývojářských společnostech (kdy zaměstnanci použili firemní kód nebo firemní techniku ke svým záležitostem).

Každopádně nemáme si představit forenzní analytičku z CIS, kde jsou všichni odborníci na všechny systémy a zařízení. Jakékoliv zařízení zanechává otisky, digitální stopy; ale kvalita je někdy použitelná a někdy nepoužitelná (závisí na řízení). Ostatně i informace jako taková, byť sama o sobě nehmotná, je reálně např. někde uložená v souborovém systému atd. Proto se například zkoumají optické disky ve snaze zjistit, kdy byla CD vypálena.

Digitální stopy mají mnoho atributů; možnost je zahladit (modifikovat, mazat, změnit časový údaj). Otázka je, co je objektivní; například i u elektronického podpisu se berte časové razítko z lokálního počítače. Atributy, charakteristiky. Jak efektivně řídit informační technologie, jak je auditovat atd. Nikdo se nevěnuje tomu, jak zajišťovat a uchovávat digitální stopy. Když dochází k vyšetřování PČR, je to relativně rychlý a dynamický proces. Např. u komerční problematiky (dodavatel dodal dílo později, v jiné ceně nebo v jiné kvalitě) je průkaznost je minimální. Často se také v oblasti počítačů jedná o tzv. mikrostopy - nemůžeme si na ni sáhnout vlastními smysly (jsou potřeba programy k jejich interpretaci).

Chybí nám také statistiky počítačové či kyberkriminality; nebo i klasické kriminality, kterou prokázali s využitím ICT. Například stahování u nás není trestné; není to počítačová kriminalita. Protiprávní je ale sdílení; judikatura poukazuje také na odkazy. Co se týče výše škody, záleží to, jestli ji definuje znalec, nebo ten, komu škoda nastala. Například u MP3 hudby se ustálilo se vyvyšování škody tak, že se spočítalo, kolik MP3 souboru se vejde na jedno CDčko a pak se vezme hodnota CDčka (což vychází pro pachatele docela levně; třeba 12-14 tisíc za CD s tisícovkou souborů). Obecně se řeší jen hodnota sdíleného souboru; nehraje roli, jestli ho stáhlo 10.000 lidí nebo jeden člověk.

Je to také oblast, která se neustále vyvíjí. Státní zástupci dnes už například nepožadují jen seznam nainstalovaných (potenciálně nelegálních) programů, ale už stačí mít i jen instalátor na disku. Zde jen poznámka na závěr: soudním znalcům nepřísluší činit právní závěry; máme u nás tzv. okresní právo (na rozdíl od precedentů); rozhodnutí jsou často podle vlastního uvážení (ani odkazy na judikaturu nejsou závazná). Viz např. skupina třiceti lidí, kteří podváděli při žádosti o úvěr; byli ze tří různých okresů - ze dvou proti nim bylo zahájeno stíhání, z jednoho ne (státní zástupce vyhodnotil, že by k trestné činnosti došlo až v okamžiku čerpání peněz).

Třetí odpolední paralelní sekci zahájil Vít Šisler s příspěvkem na téma počítačové hry a vzdělání. Hry se v rámci vzdělávání používaly dávno před vznikem počítačů; zmínit můžeme třeba figurky vojáků pro pruskou armádu (v rámci výuky taktiky) a ostatně snad každý zná přístup Jana Ámose Komenského "škola hrou".

Co se týče využití počítačových her ve vzdělávání, Vít Šisler rozdělil historický přehled do několika úrovní. V rámci tzv. herní prehistorie nám ukázal např. hru pro výuku matematiky (akce ve hře = výpočet rovnice); hra byla ale propadák, protože vzdělávací část nedávala ve hře smysl (mnohem lepší je, když jsou oba prvky v souladu).

O něco lépe dopadlo např. využití hry Civilizace pro výuku dějepisu. Třetina studentů z předmětu odešla, protože hra pro ně nebyla dostatečnou motivací; u zbývajících studentů se ale objevily slibné výsledky. Ostatně autor experimentu, Simon Nielsen, si založil firmu a začal se věnovat vývoji vážných vzdělávacích her - např. CG: Palestine, což je hra věnovaná izraelsko-palestinskému konfliktu, která spočívala v komunikaci s cca 200 herními postavami, namodelovaných po skutečných lidech. Každopádně co se týče hry Civilizace, cca 60% lidí tvrdilo, že se naučili víc, než při studiu (= což jsou ale subjektivní data).

Na další pomyslné úrovni byla např. hra Evropa 2045, což je strategická hra, která simuluje Evropskou Unii. Hra byla poměrně úspěšná, hrou zatím prošlo 5.000 studentů. Proběhl také experiment, kolik se toho lidé reálně naučili, kterého se zúčastnilo celkem 325 participantů. Spočíval ve vstupních a výstupních testech a odložených post-testech cca o měsíc později. Předběžné výsledky ukazují na vyšší motivaci (pozitivní afekt), lepší výsledky v testu znalostí, zejména v odloženém testu (zapomněli toho méně).

Na aktuálně asi nejvyšší úrovni je hra Československo 38-89: nová česká hra, jejíž vývoj trval cca 3 roky. Již proběhla také evaluace na 34 školách; přičemž subjektivní data jsou zatím pozitivní (hra je atraktivnější a přínosnější; doba je pro studenty lépe představitelná).

Mezi výzvy patří odlišná role učitele (nemají takovou kontrolu jako při běžné výuce), důraz na procesy (ne na fakta), obtížnost formálního hodnocení (jak to oznámkovat). Finální verze bude pro veřejnost dostupná cca v dubnu 2015 (resp. v době publikace článku už je hra k dispozici).

Jako další vystoupila Alina Matějková s příspěvkem "GIF Art" a s podnázvem "Od grafického formátu k etablovanému umění". Slovo GIF označuje zkratku Graphics Interchange Format (neboli barevný pohyblivý obrázek). Standard byl vytvořen v letech 1987-1989 (společnost CompuServe).

Počátky "internetových gifů" sahají do 90. let, kdy se na webu začaly objevovat drobné animované prvky (vlajky, loga under construction atd.); kolem roku 2000 nastal další rozmach díky blogům (velké třpytivé obrázky); a v současnosti probíhá další návrat gifu a jeho průnik do umění (např. díky Cinemagramům).

GIF Art můžeme rozdělit celou řadu typů a variant, jako je např. sekvenční gif, stereoskopický gif, ilustrovaný gif. Gif Art je ve své podstatě hybrid na pomezí obrázku a videa; zasahuje také do dalších médií, v souladu s konceptem remediace (McLuhan, David Bolter) - viz např. GIF Art a fotografie.

Relativně známý je tzv. cinemagraf, což je fotografie, ve které jsou rozpohybované detaily nebo malé části. Stereoskopický GIF vytváří iluzi prostoru (zejména pohybem do stran), digitální koláž kombinuje několik statických i dynamických prvků, reinterpretace malby vypadá jako rozpohybované staré malby; Gif-ity označuje spolupráci Gifartu a sprejera; existuje i gif v podobě stop-motion atd.

Příkladem průniku GIF Artu a pohyblivého obrazu je například PixelMash, neboli převádění známých scén do gifové animace. Dalším příkladem je třeba loopování krátké známé scény. Nebo třeba tzv. processing, animace připomínající 3D objekty, optické klamy ve stylu kinematografu atd.

Estetika GIF Artu spočívá v estetickém odkazu počítače, estetickém vkladu autora (použitá technika, osobitý styl), a nechybí samozřejmě ani estetika plynoucí z použitého formátu (tj. smyčka). Mezi problémy naopak patří nejasné hranice média, způsob prezentace či trendovost.

Jako další vystoupila Soňa Příborská s příspěvkem "Jaký má sběr dat o sobě smysl?". Tématem tedy byl populární trend quantify self, při kterém o sobě lidé sbírají data a následně je vyhodnocují. Přednášející zmínila také aplikace, které používá - například Skii Tracks při lyžování, EndoMondo na pohyb, aplikace na příjmy a výdaje potravy i tekutin, několik aplikací na měření kroků atd.

Příznivci hnutí quantified self tvrdí, že data nám mohou pomoci odpovědět na otázky, které jsme si zatím ani nepoložili; reálný přínos těchto dat ale vždy záleží na nás. Protože pokud s daty nijak nepracujeme, nemají v podstatě ani žádný přínos. Vždy je tedy dobré mít alespoň představu, proč data sbíráme a co od toho očekáváme.

Důležitá je tedy otázka "Proč?". Proč data sbírám, proč je analyzuji. Je také otázka, které aplikaci věřit (a jestli jim vůbec věřit). Například přednášející zmínila, že na měření počtu kroků používá tři různé aplikace, které ale naměřily tři různé výsledky (v rozsahu od čtyř do šesti tisíc kroků). Aplikace si také často neporadí s lyžováním, které často vyhodnotí jako dopravu v MHD nebo jízdu na kole.

Jak řekl Travis Bogard ze společnosti Jawbone, "Data is good, but understanding is better". A ještě životní moudro na závěr: nemusí nám jít o výsledek, mnohem víc můžeme zjistit i v průběhu měření (což je variace na známé rčení "Cesta je cíl").

Příspěvek z trochu jiného soudku si připravila Tereza Simandlová,jejích příspěvek byl na téma "Otevřená věda". Inovace v této oblasti jsou již docela nezbytné, neboť současný nejčastěji využívaný publikační model letos slaví 350. narozeniny. V opozici ke klasickému publikování tak stojí právě otevřená věda, která se snaží být dostupná, transparentní a efektivní, a využívá otevřený přístup a otevřené licence.

Česká otevřena věda v podstatě neexistuje (zatím se sotva prosazuje i otevřený přístup); každopádně možná bude jistým překvapením, že nejaktivnější dobrovolníci jsou z oblasti ornitologie. Nicméně příznivci Open Science se nevzdávají a i nadále pracují na zavedení konceptu otevřené vědy do praxe v ČR.

Zatím ale často naráží na nedůvěru vědecké komunity, odpor komerčního sektoru, nutnou změnu legislativy o duševním vlastnictví atd. Jistým problémem také je, že se většina benefitů projeví až při větším zapojení vědecké komunity – což je ale problém, protože většina komunity se obvykle zapojí, až když vidí benefity.

Jako další vystoupila Lucie Bauerová s příspěvkem "Děti ze sociálně znevýhodněného prostředí". Příspěvek začala několika statisticky mi údaji, například že 93% dětí je na internetu každý týden, 60% každý den. Nejčastěji se připojují z domova (87%) a ze školy (63%). Plus několik informací o rizicích a on-line hrozbách (viz desatero bezpečného internetu - Seznam se bezpečně).

Co se týče sociálního znevýhodnění, nejčastěji souvisí s nízkým vzděláním rodičů. Takové děti mají mnohem méně příležitostí a současně jsou náchylnější k různým hrozbám a rizikům na internetu (mají nižší kompetence k předcházení a řešení rizikových situací).

Na závěr autorka zmínila i výsledky velmi skromné studie, kterou realizovala na jednom odpoledním workshopu. Výsledkem bylo, že 100% dětí prozradilo své jméno, 60% i příjmení, 80% prozradilo školu, 40% telefonní číslo, a 20% adresu. Všichni oslovení odpovídají na urážlivé zprávy a 80% o tom neřeklo rodičům. Nikdo také nikdy nekontaktoval linku pomoci. Vzorek ale tvořilo pouhých 5 dětí ve věku 8-12 let.

Jako další vystoupila Nina Seyčková s příspěvkem "Oživujeme příběhy", ve kterém hovořila především o digitalizaci mumií v Hrdličkově muzeu člověka. Jedná se o antropologicko-egyptologockou sbírku, ve které je uložený mumifikovaný a kosterní materiál. Mimochodem, slovo "mumie" pochází z Persie a znamená asfalt. Cílem mumifikace je uchovat tělo pro návrat bloudící duše.

I v oblasti mumií postupuje technika mílovými kroky; zejména pak v oblasti moderních zobrazovacích metod, které umožňují zkoumat mumie méně invazivně (nejprve rentgen, později CT, nejnověji magnetická rezonance). Proto v Hrdličkově muzeu v červnu 2012 podrobili mumie CT vyšetření.

Výsledkem projektu bylo oživení příběhu objevu mumií Sennefer a Nefertiti z roku 1928. Těla byla ve špatném stavu: z první zbyla jen kostra, z druhé jen lebka; nicméně i tak bylo možné provést rekonstrukci obličejů (a to jak antropologicko-uměleckou, tak i počítačovou). Použita k tomu byla tzv. Gerasimova metoda. Podobnými metodami byla například provedena i rekonstrukce princezny Hereret z muzeu v Moravské Třebové.

Poslední příspěvek této sekce si připravila Michaela Buchtová. Jeho tématem byly imerzivní technologie pro prezentaci kulturního dědictví. Autorka v úvodu zmínila, že muzea a galerie jdou stále častěji digitální cestou - viz například instalace "Make a face", aplikace "Planet Mania" atd.

Dalším zajímavým projektem je např. i International Selfie Day #MuseumSelfie nebo projekt "After Dark" (možnost ovládat robota po zavření muzea). Přehled zajímavých zahraničních projektů autorku nakonec přivedl k hlavní náplni příspěvku: projektu "Monument" (for Marketa Novakova).

Významnou součástí naší historie jsou výpovědi pamětníků. Nejen že jsou velmi cenné, ale je o ně i velký zájem; zároveň se ale jedná o oblast, kde každým rokem dochází k nenahraditelným ztrátám, protože stejně jako odcházejí pamětníci, společně s nimi mizí i jejich příběhy. V roce 1994 byla proto založena nadace Survivors of Shoah Visual History Foundation (rok po filmu Schindlerův seznam) a během pěti let se podařilo získat (nahrát) na 53.000 výpovědí.

Ovšem ještě větší výzva byla tyto získané výpovědi zkatalogizovat. Jednalo se o obrovský úkol; do roku 2000 se podařilo manuálně zkatalogizovat jen 10% nahrávek, a to za cenu cca 8 miliard USD. V roce 2001 nadace financovala projekt Malach a vznikl tak první vzdálený přístupový bod k nahrávkám.

V roce 2008 se počet přístupových míst zvýšil na 21 po celém světě; v roce 2010 bylo otevřeno přístupové centrum i v Praze. V roce 2012 byla spuštěna služba VHA On-line s výběrem výpovědí dostupných on-line. Ve stejném roce MŠMT odstartovalo i navazující projekt AMalach, nebo také AVH (Archiv vizuální historie), spravované zmiňovanou Shoah Foundation.

Archiv vizuální historie byl vytvářen během let 1994-1999 za pomocí 2.300 tazatelů. Výsledné nahrávky jsou neupravované a obsahují původní informace. Pokrývají život před válkou, během války i po válce. Ke každé nahrávce jsou k dispozici také dotazníky vyplněné před interview, jména lidí, obsah, souhrn i soupis celého rozhovoru.

V návaznosti na velmi finančně i časově náročnou katalogizace autoři projektu přistoupili ke zběžné (real-time) katalogizace a anotaci - interview nebylo možné zastavit, probíhalo v reálném čase (ne tak podrobná, ale rychlejší). Současně s tím vznikl i projekt Malach, jehož cílem bylo zjednodušit přístup a usnadnit katalogizaci. Zkratka MALACH označuje Multilangual Access to Largest Spoken Archive a jeho klíčovou součástí byl systém rozpoznávání řeči (automatický přepis do psané podoby), analýza témat atd. V navazující integraci AMalach se podařilo snížit chybovost na cca 20% a bylo implementováno i fonetické vyhledávání (ukázalo se jako přesnější než fulltextové).