Yes, but…: Technology, netnography, and futures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The idea of understanding the emergence of hopeful futures with netnography is no doubt a good one. Although netnography is based on the study of a small group of people, it may help understand where larger groups may be going, based on naturally occurring conversations conducted online. Such public and semi-public discourse tends to be polarized, but the more positive visions may indeed offer hope. In the contrarian view offered here, we temper such optimism with a historical view of prognostication in the realm of consumption and everyday life. We find that the practice of predicting the future has become more quantitative, but no more insightful with the rise of the internet and Big Data analytics. Doing in-depth netnography may, however, help understand how trends form and how they may affect the future as much or more than they predict it. We present a new conceptual understanding of the role of hype and visioneering in creating an atmosphere of excitement toward the latest technological innovation and explain why this is important. • Big Data and marketing analytics offer micro prediction and control but often fail to provide macro understanding. • Netnography offers a deeper, more culturally sensitive, qualitative analysis of social media content. • Social media content may Affect the future as much or more than it predicts it. • Hype cycles for consumer technological innovations are common and create social and traditional media magical excitement. • Visioneering is a technique by which self-fulfilling magical prophesies may be generated by corporations and industries.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle