Selfies or self-development? Humanitarians of Tinder (HoT) and online shaming as a moral community
Notice bibliographique
Résumé
Humanitarians of Tinder (HoT) is a meme account found on Tumblr and Facebook that aggregates screen captures of Tinder profiles wherein users have posted photos of themselves participating in volunteer tourism activities throughout the Global South. For example, many users’ photos depict themselves embracing racialized children in their arms or participating in rituals or traditional ceremonies in cultures to which they do not belong. In this article, I argue that HoT establishes a moral community by shaming these individuals for presumably relying on these images to attract dates, while not recognizing their own complicity in colonial structures such as the volunteer tourism industry. Using strategies of humour to mock or deride these Tinder users for their actions as well as their appearances, HoT and its commentors engage in practices of digital vigilantism that seek to punish individuals for their behaviour, rather than the organizations and industries that structure these experiences. With this in mind, I demonstrate how Tinder users’ photos replicate images in recruitment media that are designed to advertise volunteer tourism expeditions. I further question how online shaming acts as a political action motivated by solidarity that comes to replace other actions, like volunteering.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,033 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».