OPTIMIZING OUR NETWORKED LIVES
Notice bibliographique
Résumé
We use the term networked optimization to emphasize a sustained but changing set of techniques, technologies, and calculations to decide the best life -- the optimal -- through infrastructures, design, mathematics and engineering. Optimization is a vital concept at a time of critical interest in infrastructural power. Usually defined as doing actions to make the best or most effective use of something, our panel highlights the different uses of the term across the internet. Used as a selling point by many technology companies, optimization means different things to different actors. Perhaps the most important question on this is optimized for who? From Facebook to 5G, our panelists work across technical and theoretical literatures as well as computer science and humanities to identify the social implications of networked optimization. Author #1 examines how Facebook’s personalization ideology is engineered into its infrastructure to influence people’s behaviors to maximize its advertising value. Author #2 looks to the discourses and infrastructure of Google’s cloud computing that promise a form of global social engineering. Author #3 takes these questions out of the cloud and into the next-generation of the Internet, 5G. The promised new wireless infrastructure makes a major shift in the meta-governance of communications and re-consolidates power in network operators. Finally, Author #4 looks for forms of resistance through the development of Protective Optimization Technologies that help people counter efforts to nudge and shape their behaviours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».