Digital identity, datafication and social justice: understanding Aadhaar use among informal workers in south India
Notice bibliographique
Résumé
Aadhaar, India's national biometric digital identity program aims to provide 12-digit number for every Indian resident. Through this Aadhaar seeks to achieve digital financial inclusion of groups like marginalized informal workers. This paper focuses on experiences of informal worker groups – of cab-drivers and domestic workers in a south Indian city who use Aadhaar as an identity for verification on online recruitment portals and gig-economy apps. The paper contributes a novel theoretical lens to the literature on ‘data justice’ and more broadly to ICT4D research. It operationalizes the cultural, economic and political dimensions of ‘abnormal justice’ as being synergistic with surveillance and datafication inherent to digital identity. Using empirical evidence of semi-structured interviews and field observations, this paper present three critical findings: current use of digital identities reifies extant cultural inequalities experienced by marginalized workers; unprotected datafication exploits the new-found digital participation of the marginalized to create further economic inequalities; and unfair and complex barriers continue to exist for the marginalized using digital identity to voice ‘informed consent’ or to access redressals to security issues.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,014 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».