WHAT DEAD-AND-DYING PLATFORMS DO FOR INTERNET STUDIES: SITUATING TECHNOLOGICAL FAILURE, DIGITAL AFTERLIFE, AND THE WEB THAT WAS
Notice bibliographique
Résumé
This panel explores internet histories through the lens of “platform death” as a way of understanding how digital communities grapple with technological failure, power dynamics, and the divergent notions of the digital afterlife. Collectively, the contributions address the cultural, geopolitical, economic, and socio-legal repercussions of what happens when various platforms fail, decline, or expire. We bring together five presentations that draw on different methods—including document analysis, semi-structured interviews, participant observation—to explore the frailty of platforms, their underlying infrastructures, and their trace data. Together, by examining and theoretically situating the histories of five different platforms (TroopTube, Fanfou, MySpace, YikYak, and Couchsurfing), we consider and complicate how the concept of “platform death” as a metaphor can help reveal the Web’s rhythmic temporality, digital media’s constant reinvention of forms, and the collision of hegemonic and fragile infrastructures in divergent cultural contexts. We ask: What are the theoretical implications of situating platforms as killable, ephemeral, precarious, or transient technologies? What—and who—kills platforms, and in what ways can they have uncertain digital afterlives and even resurrections? What can conceptualizations of dead and dying technologies tell us about the Internet’s growth and stagnation, its present and futures? What is (un)knowable about platforms that once were, and how can this knowledge inform our predictions of future technological failure? We aim to build community, collective imaginings, and future collaborations around a research agenda that centers mnemonic experimentation, comparative platform studies, and archival contestations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».