In Cloud We Trust? Co-opting Occupational Gatekeepers to Produce Normalized Trust in Platform-mediated Interorganizational Relationships
Notice bibliographique
Résumé
Interorganizational trust plays an important role in facilitating business relationships, especially for the organizational adoption of new services. Prior research suggests that interorganizational trust develops when the trustor has adequate confidence in the reliability of the trustee’s services. Nevertheless, reliability breakdowns are also an inevitable part of service provisioning. Such breakdowns are especially prominent and visible in the context of platform-based services. Yet, platform-based services continue to be adopted and used by organizational customers. This increased adoption and use of such services despite its inconsistent reliability pose the following question: how is trust produced in platform-mediated interorganizational relationships? To examine this question, I conduct a 20-month field study of a cloud computing platform provider and its customers, focusing on the practices of trust production in the wake of reliability breakdowns. I describe customer concerns about the platform’s inconsistent reliability that hampered the development of interorganizational trust. I then identify four practices of trust work enacted by the platform provider to address some of these concerns and to coopt the occupational gatekeepers in customer organizations who are responsible for technology adoption decisions. Following this, I describe how and why these occupational gatekeepers performed justification work to rationalize the continued use of the platform despite its inconsistent reliability. Together, trust work and justification work facilitate the co-production of interorganizational trust through normalizing reliability breakdowns as “business-as-usual” events. Synthesizing these findings, I develop a normalization model of trust production and discuss the implications of normalized trust for platform-mediated interorganizational relationships in the digital economy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».