Digital övervakning leder till både positiva och negativa upplevelser hos studiens respondenter. Vi visar att medarbetare som känner sig sedd som människa, också ställer sig positiva till mer intensiv digital övervakning. Med stöd i respondenternas positiva upplevelser, går studien längre än tidigare litteratur som utgått från medarbetarperspektiv. Vilket medför både praktiska och teoretiska implikationer för övervakning med digitala medel

Video instance segmentation is a rapidly-growing research area within the computer vision field. Models for segmentation require data already annotated, which can be a daunting task when starting from scratch. Although there are some publicly available datasets for image instance segmentation, they are limited to the application they target. This work proposes a new approach to training an instance segmentation model using transfer learning, notably reducing the need for annotated data. Transferring knowledge from domain A to domain B can result in catastrophical forgetting, leading to an algorithm unable to properly generalize and remember the previous knowledge acquired at the initial domain. This problem is studied and a solution is proposed based on data transformations applied precisely at the process of transferring knowledge to the target domain following the empirical research method and using publicly available video instance segmentation datasets as resources for the experiments. Conclusions show there is a relationship between the data transformations and ability to generalize both domains. / Segmentering av videointervjuer är ett snabbt växande forskningsområde inom datorseende. Modeller för segmentering kräver data som redan är annoterade, vilket kan vara en krävande uppgift när man börjar från början. Även om det finns några offentligt tillgängliga datamängder för bildinstanssegmentering är de begränsade till den tillämpning de är inriktade på. I detta arbete föreslås en ny metod för att träna en modell för instanssegmentering med hjälp av överföringsinlärning, vilket framför allt minskar behovet av annoterade data. Överföring av kunskap från domän A till domän B kan resultera i katastrofal glömska, vilket leder till att en algoritm inte kan generalisera och komma ihåg den tidigare kunskap som förvärvats i den ursprungliga domänen. Detta problem studeras och en lösning föreslås som bygger på datatransformationer som tillämpas just vid överföringen av kunskap till måldomänen enligt den empiriska forskningsmetoden och med hjälp av offentligt tillgängliga datamängder för segmentering av videointervjuer som resurser för experimenten. Slutsatserna visar att det finns ett samband mellan datatransformationer och förmågan att generalisera båda områdena.