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Enregistrement W3138589963 · doi:10.1177/0163443721999953

Friction-free authenticity: mobile social networks and transactional affordances

2021· article· en· W3138589963 sur OpenAlexaff
Vincent Manzerolle, Michael Daubs

Notice bibliographique

RevueMedia Culture & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceTransactional leadershipSocial mediaPerformative utteranceInfluencer marketingContext (archaeology)Mobile mediaSociologyMobile deviceInternet privacyAdvertisingBusinessComputer sciencePublic relationsPolitical scienceWorld Wide WebAestheticsMarketingHuman–computer interactionHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contextualizes and critically examines the incorporation of transactional features into two popular mobile social media apps: Instagram and Snapchat. It examines how mobile social media acts as an interface between culture and commerce. We situate this interface within a larger political economic context in which tech companies are embracing ‘fintech’ to drive growth. We argue that mobile social media platforms play a unique role in monetising personal data and context awareness through their development of ‘transactional affordance’ – a term we develop to understand new features allowing users to connect content to forms of payment. We argue that the success of these affordances is tied to labour associated with the ‘performative authenticity’ of social-media influencers. Our first case study examines the recent development of ‘shopping’ and ‘checkout’ features on Instagram, and the significance of this feature for the economic growth of parent company Facebook. We then look at how the specific development of augmented reality features on Snapchat serve as the basis for new transactional affordances in everyday contexts. We conclude the paper by arguing that the contextual commerce these phenomena entail signals a shift to a transactional culture in which everyday interactions become opportunities for consumption.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,732

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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