Control and Resistance in Automated Shops: Retail Transparency, Deep Learning, and Digital Refusal

Through the enrolment of big data, deep learning, sensor fusion, and computer vision technologies, Amazon Go and similar shops pursue the automated management of retail subjects, goods, and transactions. Tracing the logics of automated shop technology, the paper makes two contributions. First, it pr...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Antipode 2025-01, Vol.57 (1), p.53-74
Hauptverfasser: Dekeyser, Thomas, Lynch, Casey R.
Format: Artikel
Sprache:eng
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Beschreibung
Zusammenfassung:Through the enrolment of big data, deep learning, sensor fusion, and computer vision technologies, Amazon Go and similar shops pursue the automated management of retail subjects, goods, and transactions. Tracing the logics of automated shop technology, the paper makes two contributions. First, it proposes a theory of “retail transparency” to attend to how automated shops reimagine space as a series of pockets of excess (actions that escape circuits of capitalist valuation) to be countered through acts of making‐transparent (datafication for integration into digital systems of control). Retail transparency is underpinned by interventions aimed at perceiving, incorporating, and productivising excess. Second, we argue that logics of deep learning raise important challenges to traditional conceptions of resistance in digital geographies, as these tend to rely on a celebration or cultivation of excess. Instead, we offer a speculative reflection outlining a politics of “circuit‐breaking” which refuses to engage algorithmic logics on their own terms. Resumen Mediante la incorporación de tecnologías de macrodatos, aprendizaje profundo, fusión de sensores y visión artificial, Amazon Go y tiendas similares buscan la gestión automatizada de sujetos, bienes y transacciones minoristas. Primero, el artículo propone una teoría de la “transparencia minorista” para prestar atención a cómo las tiendas automatizadas reimaginan el espacio como una serie de focos de exceso (acciones que escapan a los circuitos de valoración capitalista) que se deben contrarrestar mediante actos de transparencia (datificación para la integración en sistemas digitales). La transparencia minorista se sustenta en intervenciones destinadas a percibir, incorporar y hacer productivo el exceso. Segundo, argumentamos que las lógicas del aprendizaje profundo plantean desafíos importantes a las concepciones tradicionales de resistencia, ya que estas tienden a depender de una fomentación del exceso. En cambio, ofrecemos una reflexión especulativa que describe una política de “ruptura de circuitos” que se niega a involucrar lógicas algorítmicas en sus propios términos.
ISSN:0066-4812
1467-8330
DOI:10.1111/anti.13093