The Child Labor in Social Media: Kidfluencers, Ethics of Care, and Exploitation
Notice bibliographique
Résumé
Kidfluencing, a social media business in which children serve as primary influencers of audience opinions or behavior, is a rapidly growing entrepreneurial phenomenon where parents build enterprises around the likability and antics of their children. Proponents argue that kidfluencing is simply monetizing the existing antics of kids, critics argue that it is child labor. We explore the ethical implications of kidfluencing through the abductive lens of four leading kidfluencer cases—Ryan’s World, Vlad and Nicki, Ninja Kidz, and The Bucket List Family—in light of the United Nations Convention on the Rights of the Child. Through a comparative case analysis of these four highly successful kidfluencing channels, we demonstrate both the ethical challenges as well as the trade-offs between rewards and rights risks within kidfluencing. We develop a model of five fundamental threats to the rights and freedoms of children involved in social media influencing, proposing a framework by which parents, platforms, and policy-makers can assess and regulate this industry. In so doing, we make contributions to the literatures of child labor and the ethics of care.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| 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 | 0,011 | 0,039 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».