After Twitter: Fragmentation, Platform Polities and Protective Sociality
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
This article argues that a profound change has occurred in the spaces of social media, centring on the region formerly occupied by Twitter. More than Twitter rebranding as X, After Twitter refers to a historical punctuation point in the timeline of social media and an emerging social media reality. After Twitter registers the slow death of a set of ideals and related practices specific to platforms like Twitter, but also to the waning of ideals in relation to the communicative potentials of the open web more generally. We make three broad claims which characterise social media After Twitter: First, by way of an overview of alternatives and competitors including Bluesky, Mastodon, Threads, Truth Social and more, we observe a social media fragmentation. Such fragmentation is not solely driven by economic forces or technological development and instead is understood along explicitly political lines. Second, we observe the rise of polarised platform polities. These polities reflect divergent political positions, create distinct political realities and foster different modes of interaction and belonging. Third, we observe a general shift from connective to protective forms of sociality, where users approach social media as if they are constantly in the presence of adversaries, and the ‘weak ties’ that once defined a web of opportunities are replaced by an assumed toxicity of ties. We conclude by reflecting on the nostalgia for the Twitter-that-was, suggesting the need to foster a critical and reflective relationship with the Twitter of old.
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 | 0,000 |
| 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