“I Set the Camera on the Handle of My Dresser”: Re-Matter-Ializing Social Media Visual Methods through a Case Study of Selfies
Notice bibliographique
Résumé
This article is a confession about research trouble and the start of a narrative of research rectification. I begin this article with a review of new materialist theory and methods broadly and specifically those that contribute insight into interviews and photo elicitation such as intra-views and posthuman visual methods. I then detail the research methodology I used for an empirical study conducted last year to look at what young women experience while taking selfies, or images of their face and body to be shared on social media. After this fairly procedural account, I return to my messy research notes and video recordings, and—rather than reread—I re-trace and re-matter-ialize one specific interview with one young woman using new materialist methods (intra-views and reading images horizontally) to reveal data that would otherwise not have been evidenced via my original humanist methods. Re-matter-ializing describes my process as a researcher re-visiting not only the discursive moments, but the affective encounters and the matter of the research assemblage; meaning I move beyond the spoken data to look at how the material-discursive-afffective assemblage or arrangment of the interview room, technologies of data recording, props in the room, and embodied interactions of the participants were entangled in and vital agents in the production of data. In conclusion I detail the benefits of a posthuman re-tracing: 1) an attentiveness to the complex human and non-human agents in a research assemblage, 2) a response-ability or ethical duty of researchers to not reduce the complexity of the phenomena they study, 3) the importance of affect in the research encounter especially in visual methods, and, 4) a questioning of the implicit assumption that—of all steps in a research program—methodology is the least malleable.
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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 | 0,041 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,041 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».