The unhomed data subject: negotiating datafication in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
Critical scholarship about datafication reveals the implications of algorithmically driven digital transformations for both social processes and human experiences of subjectivity. Digital transformations embed ontological beliefs in the information systems that drive new organizational processes and are accompanied by techno-positivist discourses that promote the benefits of these schemes. The dual power of new information systems plus strong discursive influences has led to fears that data subjects will come to be defined by data and information systems – that their subjectivity will be subordinated by the algorithm. However, in this paper, we argue that real experiences of data sharing offer a means to reveal actual experiences with subjectification, and that often these experiences are multiple and complex. Drawing on the results of five digital literacy interventions carried out by partner organizations in Chile, Colombia, Paraguay, Peru, and Uruguay in 2021, we consider participants’ lived experiences with datafication. Our work reveals how people experience, negotiate, reject, and accept data power’s multiple manifestations in ways that strategically mobilize data resources, constituting a fractured data subjectivity that overlaps the bounds of any one information system. This leads us to suggest the idea of the ‘unhomed’ as a useful concept for understanding data subjectification in the contemporary moment.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».