Knowing Your Users by Heart: A Critical Examination of the Scientific Research on Emotions Conducted by Social Media Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Since their inception, social media platforms have continuously developed innovations and discourses centered on affective and emotional dimensions. Platform owners invest heavily in research and development to both identify and elicit feelings and emotions. However, the research conducted by these companies on this topic remains understudied. In this study, we present a systematic and critical analysis of the scientific literature published by the research teams of Meta (Facebook, Instagram) and Google (YouTube) regarding the analysis and processing of their users’ emotions. We first demonstrate that this literature relies on schematic definitions of emotions, thereby simplifying the complexity of affective phenomena for facilitating their automated detection. We then highlight the objectives pursued by these research efforts, the majority of which aim to promote users’ well-being through the instrumentalization of what affects them. Finally, we examine the various methods employed to identify emotions, which primarily serve to feed these platforms’ machine learning algorithms with data labeled as emotional. Beyond their scientific contributions, we consider these studies as narratives targeted at the scientific community and investors, serving to legitimize and support the development of specific innovations. Analyzing these works enables us to examine how the techniques, methods, and applications developed by these two companies commodify emotions and actively shape users’ online behaviors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».