The Future of Digital Feminism: Surviving Surveillance, Misinformation, and Machine Learning Misogyny
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces the concept of machine learning misogyny to describe how emerging computational systems reproduce, amplify, and legitimize gender-based discrimination. We explore the digital afterlife of #MeToo to examine how feminist storytelling is fragmented, co-opted, and erased in an era of surveillance capitalism and reactionary backlash. The paper suggests that as digital infrastructures increasingly determine which voices are heard, believed, and silenced, feminist discourse is being reshaped by forces beyond traditional activism and backlash. To make this argument, we analyze case studies of machine learning misogyny, including AI companions, pro-natalist reproductive tech, and content moderation tools, to illustrate the resurgence of gendered and racialized control. Through critiques of platform governance and case studies of technological co-optation, this article asks: what forms of feminist resistance remain possible in an era of digital precarity? Drawing on scholars, activists, and speculative futures, we propose feminist reimagining rooted in consent, care, and coalition. Ultimately, we argue that feminist survival in the digital age requires resisting not only institutional erasure but also the seductions of surface-level technological reform.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,055 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».