Reconstructing the Political Economy of Communication for the Digital Media Age
Notice bibliographique
Résumé
Within communication studies, the political economy of communication (PEC) approach is typically seen to be the sole preserve of Marxist scholars, with origins in the late 20 th century. Such a view, however, obscures an older, trans-Atlantic political economy tradition forged by Europe and North American scholars who made communications media central objects of their analyses in the late-19 th and early-20 th centuries. This earlier tradition was imported into communication studies through the halfway house of sociology, mostly after the turn of the 20 th century, thereby thoroughly entangling the intellectual history of communication studies with that of political economy from the beginning. Moreover, the formative years of the field were never the barren ‘administrative wasteland’ often thought. Indeed, combined with the research done beyond the field’s borders by economists, business historians, legal and regulatory scholars, etc. throughout the 20 th Century, a wealth of underused resources is close-to-hand that can help us to reimagine and reconstruct what we mean by the PEC traditions today. This paper starts to recover these neglected elements, and the contributions of the institutionalist and Cultural Industries schools especially. It closes with a survey of recent PEC research and a handful of provocations that contemporary researchers might explore: (1) in an evermore internet- and mobile wireless-centric world, bandwidth is king, not content; (2) subscriber fees are now the economic base of the media not advertising, by roughly a 3:1 ratio; (3) rather than seeing media as a ‘unified system’, developments vary greatly across media: some are growing fast, others stagnating, and yet others appear to be in decline; (4) people create, consume and share a lot of media outside the market; and (5) contra neoliberal mythology, the role of the state remains vital: as regulator, a counter to market power, investor and in terms of surveillance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».