Mellan praktisk nytta och övervakning : En studie av hur boende uppfattar hypotetiska sensorer med artificiell intelligens i gemensamma avfallsutrymmen

Sammanfattning

Studien undersökte hur boende i flerbostadshus uppfattade AI-baserade sensorer i gemensamma avfallsutrymmen. Bakgrunden var att källsortering i flerbostadshus ofta präglas av problem som felsortering, otydlig information, överfulla kärl och bristande ordning. Samtidigt har digitala lösningar, såsom sensorer, IoT och artificiell intelligens, blivit allt vanligare inom avfallshantering. Studien tog därför utgångspunkt i behovet av att förstå hur sådana lösningar uppfattades av boende som skulle möta tekniken i vardagen. Syftet var att undersöka boendes föreställningar om nyttor, risker och villkor för acceptans i relation till en hypotetisk AI-baserad sensorlösning i gemensamma avfallsutrymmen i flerbostadshus. Studien utgick huvudsakligen från UTAUT2 som ramverk för teknikacceptans, kompletterat med privacy calculus för att analysera integritetsrelaterade avvägningar. Begrepp från Theory of Planned Behavior och ett sociotekniskt perspektiv användes mer avgränsat för att förstå källsorteringens praktiska boendekontext. Det empiriska materialet samlades in genom en digital enkät med både slutna och öppna frågor. Totalt inkom 53 svar, varav 47 ingick i huvudanalysen. Enkätens slutna frågor analyserades med deskriptiv statistik, medan enkätens öppna svar analyserades tematiskt. Resultatet visade att respondenterna var försiktigt positiva till AI-baserade sensorer när tekniken kopplades till konkreta förbättringar, särskilt bättre ordning, minskad felsortering och tydligare hantering. Samtidigt var acceptansen villkorad. Oro för integritet, känsla av övervakning och låg kontroll över hur informationen skulle användas begränsade stödet för lösningen. Studien visade därmed att AI-baserade sensorer kan uppfattas som legitima om tekniken införs på ett transparent, proportionerligt och icke personidentifierande sätt.