Surveillance Capitalism, Datafication, and Unwaged Labour: The Rise of Wearable Fitness Devices and Interactive Life Insurance
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the relationship between interactive life insurance companies and their policyholders and the way in which wearable fitness devices are deployed by these companies as data-generating surveillance technologies instead of personal health and fitness devices. Working within an expanded framework of “surveillance capitalism” (Zuboff 2015), I argue that while the notion of self-care generally associated with wearable fitness devices is underpinned by neoliberal constructs, the incentivization of interactive life insurance programs works to obscure the immense value placed on information capital. This paper briefly considers the legal loopholes involved in the harvesting of sensitive health and fitness information from consumer wearables and suggests that the push toward fitness trackers has little to do with any real concerns for the health and fitness of consumers and policyholders. Lastly, I consider different forms of unwaged labour in the relationship between policyholders and interactive life insurance programs. I contend that policyholders do not recognise the free and immaterial labour that goes into sustaining the data-based business model that interactive life insurance companies and social media platforms use and rely on for profit. In so doing, they relinquish power and control over the data they work to produce, only so that the information can be commodified and used against them.
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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,054 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».