The social life of digital methods in psychology: Situating digital methods in the new data politics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper I present some preliminary analyses of what is at stake in the growing use of digital methods in psychology. Their exponential rise in the discipline has scientific consequences, because such methods embody unarticulated assumptions that derive from their cultural, technical, or commercial origins. Such methods also rearticulate researcher‐participant relations in new ways, and reframe what it means to take part in psychological research. Additionally, strong calls for psychologists to exploit the potentials of Big Data to analyze and influence human action in real time signal the growing entanglement of psychology, computer science, and the accumulative tactics of the digital economy. As part of a larger project to trace the social life of digital methods in psychology, my aim here is to link disparate literature in psychology, science and technology studies, and critical data studies, to situate such methods in the broader context of technologically afforded shifts in modes of economic and knowledge production. I argue that digital methods are in urgent need of analysis, not only in terms of the interpretive frames, modes of participation, and courses of action they afford, but as research media that circulate in a larger digital and political economic ecosystem, and with associations that span multiple sociotechnical assemblages.
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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 | 0,030 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,109 |
| Communication savante | 0,025 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».