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Enregistrement W4292703058 · doi:10.1111/soc4.13032

What shapes the internet? An overview of social science and interdisciplinary perspectives

2022· article· en· W4292703058 sur OpenAlexafffund
Pauline Hoebanx

Notice bibliographique

RevueSociology Compass · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésThe InternetScholarshipSociologySociology of the InternetPoliticsDystopiaInternet researchSocial sciencePublic relationsMedia studiesInternet privacyPolitical scienceWorld Wide WebComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This overview of the social science and interdisciplinary research about the internet focuses on how social, political, and economic contexts affect the internet. Drawing on over 50 sources from 1964 to 2020 this paper categorizes the history of internet research into three periods: (1) the internet as a virtual reality, spanning from the 1990s to 2000; (2) the internet as a mirror of society, from 2000 to 2010; and (3) the privatized internet, from 2010 onwards. The internet of the first phase was a new—virtual—reality where geographical distances were abolished, and communities of strangers were coming together. Scholarship of the first phase was characterized by speculations about the future of the technology. The internet of the second phase, accessible to a broader public, also became a tool of surveillance for governments and corporations. Internet studies became more descriptive. The third phase was marked by the widespread use of proprietary algorithms to collect user data. Scholars of the third phase raised concerns about highly privatized digital landscapes. Far from agreeing with early dystopian scholarship about the internet, contemporary scholarship offers a nuanced understanding of the relationship between the internet and its political, economic, and social contexts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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