<i>Person of Interest</i> as Media Technology of Surveillance: A Cautionary Tale for the Future of the National Security State With Diegetic Big Data Surveillance, Algorithmic Security, and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we examine the television series about global surveillance Person of Interest ( POI) (aired on CBS, 2011–2016) to reflect on popular understandings of surveillance and account for its representation of artificial intelligence (AI) and algorithmic surveillance. Drawing on television, media, and surveillance studies, we focus on the power of representations of social relations and diegetic technologies in possible and imagined futures to explore the role of cultural representations in shaping social order. Through the character of the AI Machine representing algorithmic surveillance, we evaluate the show’s critique of algorithmic autonomy and contend that, as a media technology of surveillance, the show participates in the hype of big data as a panacea while banalizing surveillance. We argue that POI could facilitate a comprehensive analysis of the politics of algorithmic surveillance but fails to do so due to its uncritical representation of artificial intelligence agencies in detecting security risks.
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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 | 0,005 | 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 | 0,008 | 0,038 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».