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Enregistrement W4409089156 · doi:10.1177/14614448251314405

Analyzing institutional platform power: Evolving relations of dependence in the mobile digital advertising ecosystem

2025· article· en· W4409089156 sur OpenAlexaff
David B. Nieborg, Thomas Poell

Notice bibliographique

RevueNew Media & Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemPower (physics)Digital ecosystemComputer scienceAdvertisingBusinessEcologyKnowledge managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article calls for systematic analysis of the accumulation and exercise of institutional platform power in the digital economy. We examine how the relatively open mobile advertising ecosystem is nevertheless dominated by a handful of platform conglomerates, most prominently Google, Facebook, and Apple. Although extant scholarship acknowledges the concentration of corporate power in digital advertising, as well as its cultural, societal, and environmental harms, a comprehensive approach to platform power is missing. Providing a framework to develop such insights, we analyze how shifts in the advertising ecosystem are driven by four interrelated institutional platform strategies: infrastructuralization, platformization, conglomeration, and financialization. The 2021 introduction and subsequent rollout of Apple’s App Tracking Transparency framework serves as an example to demonstrate that even though institutional relationships of dependence are constantly evolving, control over infrastructural nodes tends to entrench the already dominant position of leading platform conglomerates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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