ANALYZING PLATFORM POWER: APP STORES AS INFRASTRUCTURAL PLATFORM SERVICES
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how platform power is operationalized in the specific case of the iOS App Store. We take a first step in developing an analytical framework that critically examines the infrastructural power relations that constitute online platform ecosystems. Building on a relational understanding of power, we propose an analytical vocabulary to systematically interrogate the material power relations among the three main actors active in platform ecosystems: platform operators (e.g. Apple), third party institutions (e.g. app developers, businesses, governments), and end-users (i.e. individuals). To better differentiate among these three different actors in platform ecosystems, the paper proposes to study platform power at five expanding levels, similar to those of ecological ecosystems: individual actors, infrastructural platform services, company platform ecosystems, geopolitical platform ecosystems, and the global platform ecosystem. Studying infrastructural platform services, such as app stores, offers relevant insight into how globally operating platforms are able to set, steer, and bend rules and norms that impact individual actors on the local and national level. In the case of app stores, the paper shows that platform power is not casual or discursive, but highly strategic, uniform, and centralized. By interrogating the operationalization of platform power at the platform service level, the paper demonstrates that platform power is not a property of one platform itself, but a corollary of a platform’s function in the context of other platforms and actors in a dynamic ecosystem.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».