The Hidden Dimensions of Global Information Networks: What Price Privacy?
Notice bibliographique
Résumé
Daily we provide new information about ourselves, when shopping, travelling, communicating on the Internet or telephone, or even when we are simply eating out at a local restaurant. The collection of information is a constant in our lives, with the commercial sector profiling every aspect of our behaviour, from the insurance policies we purchase to the beer we drink. Much of this data is gathered without consumers being aware of the extent to which their privacy and anonymity are being compromised. Whilst the criminal fraternity may also wish to misuse our personal information for fraud or theft, the motives of the largest agencies collating this data are much less obvious or transparent. A recent series of reports to the European Parliament has identified the emergence of new technologies of political control. Such technology can watch and listen to our every move, this is not fiction, although the key player, the US National Security Agency is the same secretive organisation that features in the movie, 'Enemy of the State'. The technology now exists to industrialise such surveillance procedures, with the NSA base at Menwith Hill (UK) having the capability to tap an estimated 2 million phone calls, faxes and emails per hour. Once analysed using artificial intelligence systems such as Memex, this information can be used to build a massive machinery of political supervision with little political oversight or accountability. This paper explores how such information is gathered, the types of documentation now held on us, the way in which it can be manipulated and managed to create universal profiling, and even to change or create virtual images of ourselves. At its heart are the key issues of privacy, dataveillance and political manipulation, which have a wide range of unanticipated consequences and implications that form many of the key concerns of this conference.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».