Grindr? it’s a “Blackmailer’s goldmine”! The weaponization of queer data publics Amid the US–China trade conflict
Notice bibliographique
Résumé
In March 2019, the Committee on Foreign Investment in the United States (CFIUS) identified Grindr, a hookup app that predominantly caters to men who have sex with men, as a “national security threat” and compelled the Chinese conglomerate Kunlun Tech to divest from it entirely. The CFIUS-Grindr ruling is indicative of larger regulatory debates over increasing datafication trends in the dating app industry. Through a political economy approach to communication, this paper examines how this ruling was predominantly constructed by various stakeholders as a public controversy in light of the ongoing US–China trade conflict. This interpretation of the controversy relies on a prejudicial trope that construes queer dating app users as vulnerable targets of potential blackmail schemes operated by Chinese intelligence agencies. Through the Lavender Scare, a historical period referring to state-led investigations into the presence of LGBTQ+ employees in Western federal workforces, this paper historicizes this blackmail trope to highlight how the politicization of queer vulnerabilities amid global hegemonic conflicts is a tactic that predates the US-China trade conflict. It argues that the CFIUS-Grindr ruling weaponizes Grindr’s queer data publics as threats against which the US government should protect itself, while failing to fully recognize the urgency for the state to protect the data privacy rights of the LGBTQ+ communities in the digital economy. In light of the CFIUS-Grindr ruling, this paper examines the implications that datafication raises for the LGBTQ+ communities whose sexual lives and identities are increasingly being datafied and exploited by digital media platforms.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,029 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».