The Everyday Information Experience of Street-Level Wayfinding: A Critical Look
Notice bibliographique
Résumé
In the following paper I look at the information practice of wayfinding - the means by which people orient in and navigate through spaces. In contemporary information conditions of networked mobility, wayfinding is often associated with ‘asking’ Google Maps to locate where something is and how to get there. Google Maps is the most popular application for mobile devices with over 1 billion people putting it to work every month. Despite this frequency, there is little information available on how Google Maps is used. As technology writer Andrew J. Hawkins proclaims (2017), “we just need the directions, the right subway route, or the name of that good sushi place.” What is happening in these moments when one needs directions? And more specifically, to paraphrase Sarah Sharma (2012), whose routes become reified by Google Maps? I argue that the imaginary of the Google Maps ‘user’ is more than simply an archetype but an orientation within a spatialization of information that are made evident in acts of everyday wayfinding. The paper’s focus is to reflect on the intersections and the divergences between the Google Maps rhetoric and the types of street-level observed during the research. Dans l'article suivant, j'examine la pratique informationnelle de l'orientation - les moyens par lesquels les gens s'orientent et naviguent dans les espaces. Dans le contexte informationnel contemporain caractérisé par la mobilité en réseau, l’orientation est souvent associée au fait de «demander» à Google Maps de localiser où se trouve quelque chose et comment s’y rendre. Google Maps est l'application la plus populaire pour les appareils mobiles avec plus d'un milliard de personnes qui l'utilisent chaque mois. Malgré cette fréquence, peu d'informations sont disponibles sur la manière dont Google Maps est utilisé. Comme le proclame l'écrivain technologique Andrew J. Hawkins (2017, notre trad.), « nous avons seulement besoin de directions, du bon trajet de métro, ou du nom de ce bon restaurant de sushi.» Que se passe-t-il dans ces moments où l'on a besoin de directions? Et plus précisément, pour paraphraser Sarah Sharma (2012), qui voient leurs itinéraires réifiés par Google Maps? Je soutiens que l’imaginaire de «l’utilisateur» de Google Maps est plus qu’un simple archétype, mais une orientation dans une spatialisation de l'informations qui se manifestent dans des actes quotidiens d'orientation. L’objectif de l’article est de réfléchir aux intersections et aux divergences entre la rhétorique de Google Maps et celle des passants observées au cours de la recherche.
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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,077 |
| Communication savante | 0,026 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».