Beyond Transparency: The Semantics of Rulemaking for an Open Internet
Notice bibliographique
Résumé
In trying to promote the development of an open Internet, the U.S. Federal Communications Commission (FCC) has primarily tried to encourage network providers to be transparent about their traffic management practices and quality of service prioritization policies. Dominant network operators have successfully challenged this minimalist approach to addressing end-user concerns about the rise of a two-tiered Internet, motivating the FCC to engage in yet another public consultation process to assess its future approach to the problem. This article maps the debate using Natural Language Processing (NLP) tools that allow us to build a systematic picture of the positions of the regulator and groups of private interests trying to shape its decisions. A quantitative linguistic analysis of the content of formal written submissions to the FCC by parties with divergent views helps document how the conceptual model of the regulator evolved during the rulemaking process leading to the FCC February 2015 network neutrality Order. Despite the adoption of a broader substantive basis by the FCC under Title II of the Communications Act, the rule-of-reason approach to substantive interpretation in the Order limits the capacity of the new regulatory framework to protect and promote an open Internet. The evidence suggests the public consultation process is likely to serve as a tool for legitimizing status quo institutional arrangements that allow operators to engage in discriminatory traffic prioritization strategies.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,057 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».