In Cloud We Trust? Normalization of Uncertainties in Online Platform Services
Notice bibliographique
Résumé
Platform-based services – services that are provided to organizations through online platforms – are increasingly being adopted and used within firms. The novelty of these services is generating significant uncertainties for both platform provider and customer organizations, but how these uncertainties are managed by the platform provider and what consequences they produce for distributed inter- organizational relationships are not well understood. I conducted an 18-month field study of a platform-based service in the enterprise cloud computing industry to examine these questions. I describe the dimensions of uncertainties associated with the platform (privacy, security, flexibility, capacity, responsiveness, innovativeness) and the platform provider (trustworthiness, credibility). I then identify four mechanisms that the platform provider enacts – controlling through code, performing algorithmic governance, producing trust rhetoric and establishing trust indicators – to manage the uncertainties. The first two mechanisms constitute platform work, while the latter two constitute trust work. Together, platform and trust work reconfigure the “arena of uncertainty” through a process of normalization, in which (a) certain dimensions of uncertainty that are unpredictable and/or cannot be managed well (e.g., responsiveness, privacy) by Sigma are downplayed, while other dimensions of uncertainty that Sigma can effectively control (e.g., security, flexibility) are emphasized; (b) value-laden “matters of concern” are objectivized into “matters of fact” through metrics, visual indicators, and algorithms. This study shows how platform firms, through a process of normalization, reconfigure the arena of uncertainty to their advantage, producing significant consequences for governing distributed inter-organizational relationships in the digital economy.
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 | 0,019 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,018 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».