De toekomst van beveiliging: niet één Big Brother, maar vele Little Sisters

Onder het mom van veiligheid hangen in de publieke ruimte steeds meer beveiligingscamera's. 'Low Definition Control - Malfunctions #0' toont de impact van deze camera's op ons gedrag, en wat de toekomst van deze manier van de werkelijkheid registreren is.

Filmmaker Michael Palm kiest hiervoor een bijzondere vorm. De hele documentaire is opgebouwd uit beelden van beveiligingscamera's. In de voice-over filosoferen en discussiëren wetenschappers over beveiligingscamera's en de beeldsamenleving.

Little Sisters
Kijkend naar de zwart-witopnamen van het dagelijks leven wordt gefilosofeerd over toezicht versus privacy, technologie versus menselijkheid. De situatie blijkt ernstiger dan in George Orwells beroemde boek 1984: er is geen Big Brother, maar er zijn vele Little Sisters die je in de gaten houden. 50 tot 60 procent van de bevolking accepteert intensieve camerabeveiliging in de publieke ruimte en werkt er zelfs aan mee (iedereen filmt elkaar) blijkt in de film. 

Volgens de film beheersen beelden ons leven. Mensen gedragen zich expres onverdacht als ze het idee hebben dat ze bekeken worden. Ze passen hun gedrag aan.

Voor later
Zo krijg je een geconstrueerde samenleving. De beelden worden voor de toekomst gemaakt; er worden immers zoveel beelden gemaakt dat ze niet allemaal bekeken kunnen worden. Alleen na een incident worden de beelden teruggekeken. De rest wordt gewist. Maar in de toekomst zou dit wel eens kunnen veranderen.


Geautomatiseerde patroonanalyse van beelden in de openbare ruimte zal in toenemende mate alles wat afwijkt als verdacht bestempelen. Iemand die te lang stilstaat en een broodje eet waar de rest doorloopt, zal opvallen. Door middel van analyse van miljoenen beelden kunnen computers berekenen welk gedrag in welke situatie normaal is. Bij gedrag dat niet correspondeert met de norm, gaat er een alarm af.

Etalages
Zo is het gedragspatroon van iemand die voor de trein wil springen redelijk homogeen, hoe lang iemand er staat, hoe dicht bij het spoor. Zo kan tijdig worden ingegrepen. Maar het kan ook voor bijvoorbeeld marktonderzoek worden gebruikt: bij welke etalages blijven mensen het langst staan.

Palm zet aan tot nadenken en discussie. Wie bepaalt wat normaal is onder welke omstandigheden? Wie bepaalt wat verdacht is? Een computer kan de context niet begrijpen: is het een knuffel of een worsteling?