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Enregistrement W7017293455

Algorithmic Anxiety in Contemporary Art: A Kierkegaardian Inquiry into the Imaginary of Possibility

2020· dissertation· en· W7017293455 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionThe ImaginaryEveryday lifeCyberneticsSoftware deploymentKey (lock)CapitalismRange (aeronautics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

las and Ilse Twigt, who showed me the ropes and taught me how to keep moving in the ring of life .For you, I bow .I am deeply indebted for A long time, Artistic engAgement with Algorithms wAs mArgin-Al in contemPorAry Art .Over the past eight years, however, a growing number of artists and critical practitioners have become engaged with algorithms, resulting in algorithmic theatre, bot art, and algorithmic media and performance art of various kinds, which thematise the dissemination and deployment of algorithms in everyday life .The numerous art exhibitions that have been curated over the past years in art institutions, at festivals, in galleries and at conferences-both large and small-in Europe, the Americas, Canada, and in China, reflect this rising prominence of algorithmic art .These exhibitions aim at imagining, representing and narrativising aspects of what is called algorithmic culture: for instance, in exhibitions that address the modulation of behaviour and algorithmic governance; shows on algorithmic capitalism and data surveillance; shows on self-quantification; as well as shows on information technology and cybernetic culture and human and machine relations in general .Indeed, one might say, in the spirit of Langdon Winner, that 'algorithm' is a word whose time has come .If theorists of media and technology are to be believed, we live in an 'algorithmic culture' (Galloway 2006; Striphas 2015; Dourish 2016) .Algorithms sort, search, recommend, filter, recognise, prioritise, predict and decide on matters in a range of fields .They are embedded in high-frequency trading in the financial markets and in predicting crime rates through data profiling, for instance .They are deployed to analyse traffic, to detect autoimmune diseases, to recognise faces, and to detect copyright infringements .Mundane aspects of our lives, such as work, travel, play, consumption, dating, friendships, and shopping are also, in part, delegated to algorithms; they've come to play a role in the production of knowledge, in security systems, in the partners we choose, the news and information we receive (or not), the politicians we vote for,

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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