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Enregistrement W4391343169 · doi:10.7202/1108958ar

A Brave New Internet: Hacking the Narrative of Mark Zuckerberg’s 2021 Introduction of the Metaverse

2024· article· en· W4391343169 sur OpenAlexvenueno aff
Sjoerd-Jeroen Moenandar, Silvana Beerends-Pavlovic, Bas van den Berg, Gemma Coughlan

Notice bibliographique

RevueNarrative Works · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHackerMetaverseNarrativeThe InternetInternet privacyComputer scienceWorld Wide WebMedia studiesSociologyComputer securityLiteratureArtHuman–computer interactionVirtual reality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are entering an era of “techlash”: increasing unease with the hold of large technology companies over our lives, driving by fatalistic feelings of loss of agency. Neither attempts by these companies to address such concerns, such as appointing ethical committees and ombudsmen, nor grassroot initiatives aimed at user empowerment, seem effective in addressing this. This context remains unacknowledged in Mark Zuckerberg’s introduction of the metaverse on 28 October 2021. We will show, however, that it is still implicitly addressed through its narrative. A far reaching transformation of the way in which we use the internet ispresented as desirable and unescapable, employing an epic narrative mode which values constancy of the individual and their mastery over their surroundings. However, this future is shaped by Zuckerberg and his company; promising agency for all, it is remarkable how little agency is given to the user. We juxtapose this smooth future vision with a counternarrative using the same narrative building stones, but told in a narrative mode distributing agency more equally. Thus, we engage in strategic analysis, exploring how to resist narratives such as themetaverse’s. We call this method “hacking the narrative.”

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,034
Communication savante0,0140,020
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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