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Enregistrement W3124816139 · doi:10.21810/strm.v12i1.285

The social construction of blockchain privacy platforms

2020· article· en· W3124816139 sur OpenAlexaffvenue
Jenn Mentanko

Notice bibliographique

RevueStream Interdisciplinary Journal of Communication · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainInternet privacyThe InternetUsabilityEncryptionInformation privacyConstruct (python library)Computer securityComputer sciencePrivacy by DesignCloud computingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our current internet environment is characterized by online conglomerates, predictive computing and data mining. With this, there is a growing concern among users on how to protect their privacy and manage their identities online. Advocates for blockchain, the newest large-scale wave of internet based platforms, argue it is highly useful for privacy protection. Blockchain is an encrypted and decentralized public ledger that verifies and stores information through a peer-to-peer network. Using the social construction of technology (SCOT) as a theoretical framework, I deploy a comparative discourse analysis of three blockchain platforms - Brave, Civic and Oasis Labs - along with user discourse on Reddit and Medium. This paper explores how users socially construct this emerging technology by comparing privacy discourse between blockchain platforms and motivated social agents. I found blockchain privacy platforms and its users both value data ownership, ad-blocking and safety and security. However, there is also friction and disagreement about themes of trust and ethics as well as usability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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