Bibliographic record
Abstract
O objetivo desta pesquisa é analisar como a tecnologia DeepNostalgia do site comercial de genealogia amadora MyHeritage, que permite que fotografias de pessoas falecidas sejam animadas, afeta a interação das pessoas com seus ancestrais,, ao mesmo tempo em que levanta questões relacionadas ao consentimento post-mortem e à representatividade das identidades por meio da inteligência artificial. Para realizar este trabalho, adotamos uma abordagem qualitativa inspirada na autoetnografia, enriquecida por uma análise de vídeos do YouTube e comentários associados. Nossas observações se concentraram na forma como o DeepNostalgia revive memórias, desperta os afetos dos usuários e gera repercussões emocionais e sociais, oscilando entre o encantamento e a inquietude. Os resultados revelam que essa tecnologia, ao mesmo tempo em que possibilita reviver memórias e provocar emoções intensas, também gera certo desconforto, principalmente pelo fenômeno do “vale da estranheza” e pelas anomalias técnicas(glitches) ligadas à inteligência artificial. O estudo também destaca as questões éticas que envolvem a exploração comercial dessas ferramentas, a questão do consentimento e da privacidade, além dos vieses algorítmicos que influenciam a maneira como grupos étnicos, gêneros e idades são representados
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.098 | 0.032 |
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".