Make Way for the Algorithms: Symbolic Actions and Change in a Regime of Knowing
Notice bibliographique
Résumé
When actors deem technological change undesirable, they may act symbolically by pretending to comply while avoiding real change. In our study of the introduction of an algorithmic technology in a sales organization, we found that such symbolic conformity led unintendedly to the full implementation of the suggested technological change. To explain this surprising outcome, we advance a regime-of-knowing lens that helps to analyze deep challenges happening under the surface during the process of technology introduction. A regime of knowing guides what is worth knowing, what actions matter to acquire this knowledge, and who has the authority to make decisions around those issues. We found that both the technologists who introduced the algorithmic technology, and the incumbent workers whose work was affected by the change, used symbolic actions to either defend the established regime of knowing or to advocate a radical change. Although the incumbent workers enacted symbolic conformity by pretending to comply with suggested changes, the technologists performed symbolic advocacy by presenting a positive side of the technological change. Ironically, because the symbolic conformity enabled and was reinforced by symbolic advocacy, reinforcing cycles of symbolic actions yielded a radical change in the sales' regime of knowing: from one focused on a deep understanding of customers via personal contact and strong relationships, to one based on model predictions from the processing of large datasets. We discuss the theoretical implications of these findings for the introduction of technology at work and for knowing in the workplace.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,055 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».