EVERY CLICK YOU MAKE: ALGORITHMIC LITERACY AND THE DIGITAL LIVES OFYOUNG ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Critical digital literacy comprises subsets of medium- and content-related skills necessary for digital privacy and digital citizenship. Frameworks for defining and evaluating digital literacy proliferate in academia and policymaking; however, in a networked climate subsumed by dataveillance, algorithmic bias, political bots, and deep fakes, these frameworks need to be updated. Algorithms may be the greatest determinant in sociopolitical online interactions and information gathering, and without a multivalent literacy of algorithms, nuanced understandings of digital privacy and digital citizenship may be unachievable. We therefore propose ‘algorithmic literacy’ become an essential element for digital literacy in young adult media education. Researchers have highlighted how intersectional aspects of gender, ability, and socioeconomic status are stronger predictors of low digital literacy than age. Following a tradition of participatory (rather than protectionist) research about youth privacy online, our research foregrounds young adults’ practices and perspectives on algorithmic culture in order to co-develop a framework for algorithmic literacy. Our paper shares findings from a participatory project co-designing an algorithmic literacy toolkit with young adults as co-researchers and participants. We created a curriculum focusing on reviewing the current critical scholarly literature, policy, and popular discourse on algorithms. After two weeks of intensive research, our student co-researchers met amongst themselves to devise a sustainable, ‘living-document’ type of toolkit, comprising a website, an Instagram page, and a Medium blog. Reflected in the toolkit's name, The Algorithmic You uses an intersectional lens to facilitate peer-oriented ‘self-discovery’ of how algorithms shape and produce interactions in the everyday lives of young adults.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».