“God Only Knows What It’s Doing to Our Children’s Brains”: A Closer Look at Internet Addiction Discourse
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the current discourse of “ethical technology” or “tech humanism” as it relates to young people’s use of mobile and social media. Reminiscent of earlier moral and media panics surrounding the use of communication technologies by young people, the current rhetoric focuses on “internet addiction” and other health aspects, and whether and how tech companies should be responsible for the use of their products and services. It is a contested debate that has brought together reformed Silicon Valley tech entrepreneurs, policy-makers, health specialists, academics, educators, and parents. In this article we demonstrate the range of stakeholders deeply engaged in these debates to argue that while there is genuine concern about the power and influence of social media and digital technologies, fears about young people’s relationships with digital technology has been profitable, and discourse on “internet addiction” has worked in ways that protect corporations and redirect condemnation away from them and toward the young people they are claiming to protect. In making this argument, we trace a history of “internet addiction” research in order to situate the current discourse, examine the rhetorical shift that emphasizes the health effects of technology on young people, survey the stakeholders leading these debates, and assesses the corporate responsibility of tech companies that depend on the commodification of young people’s content for their bottom line.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».