Putting the YouTuber Front and Center: Organizational Dynamics on Online Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Platforms present novel ways of organizing labor, and social media platforms are no exception. Social media platforms have transformed cultural production by bringing together multiple actors, shaping their interactions, and enabling commercialization of user influence and activities. One such platform, YouTube, is a digital content-sharing platform with massive social and economic impact and a site of rich social and cultural processes that are of relevance to organizational scholars. The technological tools on YouTube, such as algorithm-based recommendations, comments, livestreams with chats, and data analytics monitoring, amplify the effects of audiences and algorithms in ways that require the adaptation of existing theories and development of new theories in management scholarship. To illustrate the diversity of processes and empirical contexts on YouTube, we bring together four presentations that ask: 1. How do platforms shape cultural producers’ interactions with their audiences and the role of audience expectations in their work? 2. How do platform algorithms and professional norms interact to affect cultural producers’ meaning-making and practices over their career trajectory? 3. How do cultural producers relying on community ties balance community demands with commercialization? 4. How do platforms allow evaluators of cultural products to amplify social movements? These presentations highlight different tensions that arise between the force of commercialization and other social values – community relationships, authenticity, diversity, and professional norms – as platforms introduce new ways of organizing. They contribute to literatures in organizational theory and economic sociology on the platform economy, cultural production, social movements, authenticity, algorithmic management, entrepreneurship, and evaluations. Traffic Sources: Audience Conventions and Content Creation on YouTube Author: Matthew Rafalow; Google Inc and U. of Southern California Metrics to Rule All?: Worker Reactivity to Metric-based Control and Alternative Source of Feedback Author: Yun Ha Cho; U. of Michigan Just between us: Sustaining online community amidst increasingly commercialized participation Author: Njoke Thomas; Boston College Cultural Gatekeepers as Activists: Relational Policing of Authentic Representation Author: Youjin Jenna Song; Northwestern Kellogg School of Management Author: Brayden G. King; Northwestern U.
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».