Notice bibliographique
Résumé
One of the surprising outcomes of the social media era of the Internet is its internal contradiction between the endless possibilities for fiction, identity play, performance, and lying, and the profile structure, with its insistence on a single, unified, and quantifiable self. Facebook CEO Mark Zuckerberg insists “you have one identity” while the entire history of Internet culture suggests one, in fact, has many. As a result, the meaning of authenticity becomes a crucial point in determining the future of online life, and in this respect, it represents a contradiction that the world of performance is uniquely familiar with. This project reconsiders virtual performances of authenticity and realness as platform-specific social texts, using performance theory to complicate the idea of univocal self-construction in online life. I present the story of Miquela, a virtual Instagram influencer whose complex creation story and dramatic reveal prompts large and nebulous questions about the nature of authenticity, performance, and self-branding in social-media space. I develop three forms of authenticity that Miquela deploys throughout her career to perform as an influencer and Instagram microcelebrity, and update connections between authenticity, intimacy, and self-image to adapt to late-2010s ways of self-branding and personal storytelling online. Further, I argue these same tools are reflected by corporate brands to further compel audiences to entangle brand identity with their own selves. The tropes of Instagram self-performance are deployed across a spectrum of personal, political, social, and capitalist modes, with authenticity enabling this new height of context collapse.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».