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Enregistrement W2741775010 · doi:10.1111/lic3.12402

The double bind of validation: distant reading and the digital humanities' “trough of disillusionment”

2017· article· en· W2741775010 sur OpenAlexaff
Adam Hammond

Notice bibliographique

RevueLiterature Compass · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Trough (economics)TrustworthinessDigital humanitiesWork (physics)Computer scienceAdaptation (eye)PsychologySocial psychologyPolitical scienceLibrary scienceEngineeringLawMechanical engineeringEconomicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The digital humanities (DH) is currently in the phase of the “hype cycle” known as the “trough of disillusionment.” Franco Moretti, perhaps the most prominent practitioner of the most prominent discipline of DH—“distant reading,” the computational analysis of large quantities of literary texts—recently expressed his exasperation with the state of DH, reflecting “our work could have been better” and asking why, “considering the amount of energy, talent, and tools, going into [DH], that we have such difficulty producing great results.” Surveying leading recent work in distant reading by Moretti, Matthew L. Jockers, Laura Mandell, Ryan Heuser, Long Le‐Khac, and Joanna Swafford, this paper provides a twofold explanation to the field's failure to produce “great results.” Both explanations relate to “validation,” the process by which quantitative results are shown to be reliable and trustworthy. Many distant reading projects have produced disappointing results because they have been more interested in validating their tools—showing that their computational methods are able to confirm existing stereotypes—than in pursuing genuine discoveries. Many others, meanwhile, produce provocative results that cannot be meaningfully validated. Although the double bind of validation is real, I propose collaboration and “interdisciplinary adaptation” as promising solutions.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0130,131
Communication savante0,0330,042
Science ouverte0,0050,030
Intégrité de la recherche0,0090,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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