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Enregistrement W2099715636 · doi:10.1177/1354856514531533

Doing well by doing good? Normative tensions underlying Twitter’s corporate social responsibility ethos

2014· article· en· W2099715636 sur OpenAlexaff
Thorsten Busch, Tamara Shepherd

Notice bibliographique

RevueConvergence The International Journal of Research into New Media Technologies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthosCorporate social responsibilityNormativeLegitimacyPublic relationsRhetoricPerspective (graphical)Political scienceAccountabilitySocial mediaSociologyBusiness ethicsLaw and economicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the rhetoric of Twitter.com in order to gain insight into the company’s normative self-understanding, or ethos. From a business ethics perspective, we analyze Twitter’s ethos in relation to debates around democratic communication and corporate social responsibility (CSR). Partly thanks to its CSR strategy, Twitter has acquired the critical mass of users necessary to successfully establish a robust and financially viable social network. Despite its success, however, we argue that Twitter does not sufficiently address three ethical implications of its strategy: (1) from an ethical perspective, Twitter mainly seems to employ an ‘instrumental CSR’ ethos that fails to properly recognize the moral rights, responsibilities, and strategic challenges of corporate actors with regard to their stakeholders; (2) this issue becomes all the more pressing because online social networks to a certain extent have taken on the role of quasi-governmental bodies today, regulating what their users can and cannot do, thus raising questions of accountability and legitimacy; and (3) in Twitter’s case, this leads to normative tension between the site's rhetoric, which is centered around civic motives, and the way its Terms of Service and licensing policies seem to favor its commercial stakeholders over its noncommercial ones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,462
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,049 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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