Crowd-Based Accountability: Examining How Social Media Commentary Reconfigures Organizational Accountability
Notice bibliographique
Résumé
Organizational accountability is considered critical to organizations’ sustained performance and survival. Prior research examines the structural and rhetorical responses that organizations use to manage accountability pressures from different constituents. With the emergence of social media, accountability pressures shift from the relatively clear and well-specified demands of identifiable stakeholders to the unclear and unspecified concerns of a pseudonymous crowd. This is further exacerbated by the public visibility of social media, materializing as a stream of online commentary for a distributed audience. In such conditions, the established structural and rhetorical responses of organizations become less effective for addressing accountability pressures. We conducted a multisite comparative study to examine how organizations in two service sectors (emergency response and hospitality) respond to accountability pressures manifesting as social media commentary on two platforms (Twitter and TripAdvisor). We find organizations responding online to social media commentary while also enacting changes to their practices that recalibrate risk, redeploy resources, and redefine service. These changes produce a diffractive reactivity that reconfigures the meanings, activities, relations, and outcomes of service work as well as the boundaries of organizational accountability. We synthesize these findings in a model of crowd-based accountability and discuss the contributions of this study to research on accountability and organizing in the social media era.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».