Yes, but…: Technology, netnography, and futures
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.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».