PERILS OF PLACE: GEOFENCES AND PREDATORY PLATFORM INTIMACIES
Notice bibliographique
Résumé
For many, mapping platforms are enmeshed in everyday experiences. We navigate, locate, and move through the world with the help of their locative affordances. Consequently, these platforms have an intimate awareness of our movements and location history, and this information is valuable for advertisers. One way that platforms can track and share this information is through geofences, commonly used by companies to send targeted advertisements directly to platforms. Geofences are virtual perimeters established around target locations that act as a digital tripwire, marking who and what crosses its threshold. Digital mapping platforms like Google Maps broker this location data to third-parties (Bui, Chang, & McIlwain, 2022). This paper examines two applications of geofences as intermediaries of locational data. The first is the use of geofences by the property platform, CIVVL, that applies geofences to facilitate and accelerate the tenant eviction process. The second is Hawk Analytics, a locational data broker that geofences abortion clinics and sells the locational data from the clinic’s clients to anti-choice organizations, in jurisdictions of the United States where such healthcare is illegal. In our analysis of locational data, we apply the concept of platform intimacies (Rambukkana and de Verteuil, 2021; Ley, & Rambukkana, 2021) to understand the techniques through which geofences access private locational details. This paper examines the spatial relations the geofence enforces and how this often-unregulated informational infrastructure can be applied to weaponize location data. We argue that the geofence enables an extractive relationship with intimate platform knowledge while it enforces hegemonic notions of trespass and belonging.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».