‘Cyber warfare’ in style: Cambridge Analytica and a mediatized ethics of fashion
Notice bibliographique
Résumé
On 29 November 2018, Christopher Wylie – a former Ph.D. researcher in fashion trends and the whistleblower of Cambridge Analytica – delivered a speechto The Business of Fashion’sVOICESconference, detailing how the firm harvested the data of more than 87 million Facebook users and utilized fashion psychographic brand preferences as measurable and estimable data that could be manipulated to influence political opinion through targeted psychographic social media content. This article takes Cambridge Analytica as a point of departure to explore interstices between fashion brands and consumers, and entrenched surveillance, in a mediatized field of fashion and within the culture wars. Jodi Dean’s concept of communicative capitalism, in which consumer statements take the form of affective bursts disseminated into and captured via the network under a market logic, articulates how our desires and/as identities can be honed to alter democratic processes and outcomes. Extending an affect framework, I posit that formations of consumer or user affect characterize relations between fashion companies and consumers in a politicized climate. This paper issues a call to scrutinize issues of media ethics, discourse and surveillance that these cases raise via a fashion studies perspective that perceives aesthetic preference as formative and reflective of global politics.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,056 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».