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Enregistrement W2259944796

Virtual Playgrounds and BuddyBots: A Data-minefield for Tweens

2005· article· en· W2259944796 sur OpenAlexaffabout
Valerie Steeves, Ian R. Kerr

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningAdvertisingProduct (mathematics)Order (exchange)Internet privacyPsychologyIdentity (music)SociologyBusinessArtComputer scienceCommunicationAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the online places where tweens play, chat, and hang out. We argue that the vision behind these places is defined by commercial imperatives that seek to embed surveillance deeper and deeper into children’s playgrounds and social interactions. Online marketers do more than implant branded products into a child’s play; they collect the minute details of a child’s life so they can build a ‘‘relationship’’ of ‘‘trust’’ between the child and brand. Although marketing to children is not new, a networked environment magnifies the effect on a child’s identity because it opens up a child’s private online spaces to the eye of the marketer in unprecedented ways. Online marketers accordingly invade the child’s privacy in a profound sense, by artificially manipulating the child’s social environment and communications in order to facilitate a business agenda.\nWe start by examining five of the Web sites that have been identified by tweens as ‘‘favorites’’. Each site contains examples of marketing practices that are typical of virtual playgrounds, and which turn kids’ online play into a continuous feedback loop for market research.\nAfter looking at the places where tweens play, we turn to one of the places where tweens talk. We examine how the principles of human-computer interaction have been used in an instant messaging environment to create virtual ‘‘people’’ that interact with kids, for all intents and purposes, like a real person. By logging the interactions, these BuddyBot programs are able to ‘‘learn’’ about the child and create the illusion of friendship between it and the child. This perfects the relationship between the child and the brand by introducing a virtual person into the equation, a person who is able to give the child ideas about what clothes to wear, what movies to see, what products to buy.\nFinally, we provide a brief overview of American and Canadian legislation dealing with children’s online privacy, and assess whether or not current laws have been able to protect children’s privacy in the online environment. We also examine the ways in which electronic commerce legislation has addressed the role of virtual agents, and assess how well fair information practices can protect kids from the invasive nature of child-bot relationships.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0130,021
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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