MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144206174 · doi:10.1177/1367549415584856

A consensual hallucination no more? The Internet as simulation machine

2015· article· en· W2144206174 sur OpenAlexaff
Fenwick McKelvey, Matthew Tiessen, Luke Simcoe

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cultural Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBig dataSubversionThe InternetComputer scienceEveryday lifeSocial mediaDigital mediaData scienceGovernment (linguistics)Predictive analyticsSociologyWorld Wide WebInternet privacyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we investigate the macro-role being played – and played out – by digital, social and ‘new’ media today. We suggest that these media, facilitated by the Internet, can together be understood as a vast simulation machine that mediates and modulates everyday life to refashion what was once the ‘real world’ in its own image. Life in the ‘meatspace’ (the physical world) is most valuable, we suggest, not because it involves tweets, opinions or our desires but because these data produce useful and computable digital resources for finance, business and government. Today’s Big Data mining and predictive analytics allow for digital priorities to become non-digital realities, resulting – we suggest – in the algorithmically generated landscapes of today (and tomorrow). The imperatives driving today’s Internet and mobile technology have more to do with making the world computationally comprehensible than with the facilitation of free expression, open markets or open communication. We discuss the conditions created by these digital simulation machines as well as emerging opportunities for subversion and resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,035
Communication savante0,0080,018
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Cultural StudiesMême sujetEthics and Social Impacts of AITravaux en français237 207