Sexo e corpos plataformizados: neoliberalismo como gestão do desejo em tempos de capitalismo de plataformas
Bibliographic record
Abstract
Neste trabalho discutimos, brevemente, a maneira como o desejo tem sido mobilizado e gerido numa perspectiva neoliberal dentro de uma plataforma de conteúdo adulto ( Onlyfans ). Para tanto, analisamos os arranjos da plataforma Onlyfanse em seguida debatemos as seguintes hipóteses: a) os corpos e o sexo são o canal de condução do desejo neoliberal, ao serem tratados como negociação de construção de um sujeito-empresa; b) o desejo neoliberal é aquele cuja organização se inscreve numa lógica de mercado, ao passo que os sujeitos se apresentam como produtos a serem comprados dentro de plataformas; c) os corpos e o sexo performados pelos sujeitos de conteúdos se materializam inscritos numa lei neoliberal. Assim considerando, o aporte teórico fica a carga do conceito de plataformização de Poell, Nieborg e Dijck (2020), a noção de Nick Srnieck (2016) de capitalismo de plataformas, os estudos de David Le Breton (2019) sobre antropologia das emoções, as contribuições de Judith Butler (2019a; 2019b; 2019c) sobre performatividade, materialidade dos corpos e sujeição e no que diz respeito à subjetividade neoliberal, valemo-nos de Pierre Dardot e Christian Laval (2016). Metodologicamente, a pesquisa é qualitativa e brota de uma breve etnografia digital realizada no bojo de redes sociais (Twitter e Telegram ) e plataformas de conteúdo adulto ( Xvideos , Onlyfans e Privacy ), valendo-se também de uma análise documental.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".