Augmenting Content Analysis in the Era of Streaming Video: Harnessing AI for Comprehensive VoD Research
Notice bibliographique
Résumé
Streaming services have profoundly transformed the audiovisual industry, reshaping both production and distribution practices as well as viewing habits. Notably, video-on-demand (VoD) services have greatly expanded the number of series produced annually. Yet despite the extensive volume of audiovisual productions available on VoD services, most scholarly work continues to prioritize case studies or limit their scope to a small corpus of texts. This article critically examines artificial intelligence (AI)-assisted content analysis as a methodological avenue that could allow scholars to analyze extensive corpuses of audiovisual productions available on streaming services. Using multimodal generative algorithms and other integrated digital tools, such as the large language model (LLM) Gemini and the platform Google AI Studio, we will show how AI-assisted analysis might enable more thorough understandings of media production within the VoD landscape. Drawing on the results of test analyses conducted with Gemini, this article also critically addresses the epistemological and methodological challenges of AI-augmented content analysis.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».