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Enregistrement W4385219905 · doi:10.5465/amproc.2023.19497symposium

Social Media, Artificial Intelligence and Technology Development: A Social Justice Perspective

2023· article· en· W4385219905 sur OpenAlexaff
Pratyush Bharati, Ram Mahalingam, Carol Lee, Azhagu Meena, Vinodkumar Prabhakaran

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Social mediaSociologySocial justiceEngineering ethicsArtificial intelligencePsychologyComputer scienceSocial scienceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our panel symposium focuses on the scholarly challenges of studying social media analytics, artificial intelligence (AI), and technology development using a social justice perspective. Employing an interdisciplinary perspective, our panelists will foreground the complex ways technological development, social media, and AI can disempower people, in turn, perpetuating social injustice. Social media platforms are becoming spaces where socially dominant behavior is becoming more and more prevalent. Trolls take advantage of social media platforms to post offensive material to disrupt online discourse and mislead or influence social movement participants (Bharati et al, 2019). While there is growing scholarly interest (e.g., Heukamp, 2020; Sloane, 2019; Zajko, 2021) in how technology, AI and social media can accentuate social marginality and inequality and thwart social justice concerns, yet sufficient scholarly attention from a global perspective is deficient. Our panel symposium examines these concerns using an intersectional lens with a focus on the global south. Specifically, we critically look at the proliferation of technological growth and AI while considering the embodied experience of marginalized and invisible people. While social movements share common concerns and can be mobilized into action (Carberry et al, 2019), social media spaces are also exacerbating social injustice for movements. Our symposium raises scholarly concerns from ethical to social justice considerations, such as equity, diversity, and inclusivity. Our panel brings experts from diverse backgrounds to stimulate a critical discussion on these crucial concerns. Our panelists will delineate a social justice framework from a global perspective, which appeals to both scholars interested in digital technology in management and social justice in organizations. Our panelists will discuss scholarly challenges in developing a framework to examine the complex realities of technology development, social media, and AI so that the egalitarian potentials maybe explored. We argue that it is critical to developing a social justice-focused research program to explore how technology development, AI and social media impact social marginality and inequality with specific attention to the realities of the global south. Social media and AI are touted to promote greater good and more prosperity to all sections of society. Paradoxically, such technological developments have augmented disparities and the chasm between the rich and poor. The proliferation of precarious working conditions and the gig economy on a global scale is a case in point (e.g., Mahalingam, in press). Sloane (2019) argues that we need a social justice framework in all aspects of technology development with a specific focus on the social impact of technology that goes beyond ethical concerns of technology (e.g., Algorithmic justice). While digital disinformation is affecting social justice seekers, the mechanisms of disinformation and their impact amongst movement participants are not fully understood. This verifiably false information being deliberately propagated has the potential to cause serious public harm. In the work context, Mahalingam and Selvaraj (2022) found that in the shopping malls, janitors experienced various kinds of dignity injuries due to their precarious working conditions. In the digital domain, algorithms are increasing societal disparities that have grave justice implications of AI technologies. The panel symposium will focus on scholarly challenges of social media analytics, AI and technology development. Panelists will engage the audience in an interactive discussion on: How do machine-learned models reflect, propagate, and amplify social stereotypes about people? How does technology development reproduce social inequalities when caste, social capital, and dignity injuries are not taken into consideration? How does digital disinformation impact social and economic justice seekers? What are the algorithmic fairness failures of AI technologies? How can AI technologies exacerbate societal disparities in the absence of cross-cultural considerations? How have technologies that are intended to support socially marginalized communities exacerbated inequalities?

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,231 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
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