Digital Life 2025 (Dataset, n = 1,003)
Notice bibliographique
Résumé
Dataset availability: Participant-level dataset files are temporarily unavailable while Human Clarity Institute completes an independent privacy and data governance review. Metadata, methodology and citation information remain available. Researchers interested in access may contact info@humanclarityinstitute.com. Version v2.1 – Documentation & Governance Update This release includes a series of documentation, governance and public dataset standardisation improvements supporting the ongoing maintenance of the Human Clarity Institute's open research library. Changes in this release include: Strengthened public dataset de-identification procedures Updated README documentation and public release guidance Updated data dictionary reflecting the current public variable structure Standardised demographic disclosure controls where appropriate Removal of geographic and participant free-text variables from the public release New SHA-256 checksums for all released files These updates improve the consistency, documentation and governance of the public dataset while preserving its research value and maintaining compatibility with the broader HCI dataset library. This version also includes: Canonical snake_case file naming Upgraded README aligned with HCI documentation standards Human Reference Layer (HRL) and Construct Registry alignment Standardised data dictionary structure This dataset is part of the Human Clarity Institute’s AI–Human Experience 2025 data series. It examines how people experience digital life in AI-saturated environments, including attention, trust, values alignment, digital fatigue, and perceived wellbeing across everyday online contexts. The dataset includes:• measures of trust in online information environments, values alignment, and perceived clarity• behavioural indicators of screen time, digital fatigue, confidence, and post-use energy• multi-select variables stored as canonical semicolon-delimited snake_case tokens• open-text reflections with minimal safe cleaning (trim + newline removal only)• demographic variables across six English-speaking countries Data were collected in September 2025 via Prolific from adults in the United Kingdom, United States, Australia, Canada, New Zealand, and Ireland.All data were cleaned, anonymised, and processed under the Human Clarity Institute’s machine-readable dataset protocol, which includes: • canonical snake_case variable naming• validated numeric ranges• standardised multi-select formats• minimal safe text cleaning• full alignment with the accompanying data dictionary• removal of Prolific IDs and timestamps• SHA-256 checksums for all files This dataset contributes to understanding how humans navigate attention, trust, and values in increasingly AI-mediated digital environments, supporting longitudinal tracking of behavioural change and the evolving cognitive relationship between humans and AI in everyday life.
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 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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,063 |
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 ».