The other self in free fall: Anxiety and automated tracking applications
Notice bibliographique
Résumé
Recent scholarship on the rise of automated self-tracking has focused on how technologies such as the Fitbit and applications such as Nike+ demand that the user internalize the logic of contemporary surveillance. These studies emphasize the disciplinary structure of self-tracking - noting that these applications rely on logics of self-control, flexibility and quantification to produce particular neoliberal subjects. Following these readings, this paper considers the central role that anxiety plays in motivating, and maintaining, the subject's desire to understand the self through automated tracking systems. I will elaborate on this anxiety in three defined sections. Firstly, I will provide a brief overview of the relationship between anxiety and affect developed in both Freud's and Lacan's work on anxiety. Secondly, I will consider how the particular aesthetic principles of two applications, the Nike+ running application and the Spire breath monitoring application, afford the production of anxious digital selves by drawing on the emerging digital aesthetic of the free-fall in order to create a simultaneous distanciation and conflation of the embodied self and the digital self. Finally, I will consider how self-tracking applications represent a particular affective loop, fuelled by the subject's insatiable jouissance, which drives a never-ending anxious attempt to reunite the subject and object. Ultimately, it is from within these practices of digital self-construction that we can most clearly identify both an everyday anxiety of the self and emergent subjectivity and aesthetic of the present.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».