Volume-Control Model
आयतन-नियंत्रण मॉडल उन स्थितियों का वर्णन करने के लिए एक विश्लेषणात्मक ढांचा है जो सूचना को शक्ति में बदलने की अनुमति देता है। इसके लिए बड़ी मात्रा में सूचना और लोगों के बीच संबंधों को नियंत्रित और विनियमित करने की आवश्यकता होती है। यह लोकप्रिय और व्यक्तिगत जानकारी के बीच संतुलन बनाए रखते हुए प्राप्त किया जा सकता है। जबकि लोकप्रिय जानकारी बड़े दर्शकों के लिए प्रासंगिक है, व्यक्तिगत जानकारी विशिष्ट लोगों के लिए प्रासंगिक है। अंततः, यह अक्सर नेटवर्क अनुकूलन द्वारा अभ्यास किया जाता है, जो सामान्य लक्षणों के आधार पर विशिष्ट समूहों के लिए जानकारी तैयार कर रहा है। आयतन-नियंत्रण मॉडल शक्ति-ज्ञान संबंध के व्यापक विचार का एक हिस्सा है। लैश ने सूचना की मात्रा को एक योगात्मक शक्ति के रूप में संदर्भित किया, जो न केवल लोगों के संपर्क में आने वाली जानकारी की मात्रा से संबंधित है, बल्कि दूसरों से उन्हें मिलने वाले लिंक की मात्रा से भी संबंधित है। इसलिए मात्रा जानकारी की मात्रा और इसे बनाने और प्राप्त करने वाले लोगों की मात्रा दोनों से जुड़ी हुई है। इस मॉडल में नियंत्रण सूचना की मात्रा और लोगों की मात्रा के बीच प्रभावी ढंग से जुड़ने की क्षमता को संदर्भित करता है। नियंत्रण का एक तंत्र, लोकप्रियकरण, सबसे लोकप्रिय जानकारी पर ध्यान केंद्रित करने और इसे बड़ी संख्या में लोगों को देने के बारे में है। लोकप्रियता गूगल (इसके पेजरैंक के साथ जो कई आने वाले लिंक वाली वेबसाइटों को प्राथमिकता देता है) और नेटफ्लिक्स (सबसे अधिक देखी जाने वाली श्रृंखलाओं और फिल्मों को दिखाने के लिए इसके एल्गोरिदम के साथ) जैसे वैश्विक निगमों की एक सामान्य रणनीति है, जो उन्हें अपने उपयोगकर्ताओं पर अधिक नियंत्रण रखने में सक्षम बनाती है। नियंत्रण का एक अन्य तंत्र सूचना वैयक्तिकरण है। यह अक्सर प्रत्येक अद्वितीय उपयोगकर्ता, या उपयोगकर्ताओं के समूहों की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार जानकारी को उनके जनसांख्यिकीय प्रोफ़ाइल और रुचियों, उनके खोज इतिहास और वेबसाइट विज़िट, और वेब गतिविधि और माउस मूवमेंट सहित उनके द्वारा उत्पादित जानकारी के आधार पर प्राप्त किया जाता है। स्कॉट गैलोवे के अनुसार, बड़ी चार तकनीकी कंपनियों (गूगल, मेटा, अमेज़ॅन और ऐप्पल) ने बड़ी मात्रा में जानकारी और लोगों तक अपनी विशेष पहुंच को सुरक्षित करके जानकारी का आर्थिक शक्ति में अनुवाद किया है। उनकी रणनीति उपयोगकर्ताओं की बढ़ती संख्या को लोकप्रिय और अनुकूलित जानकारी दोनों प्रदान कर रही थी। इस मॉडल का उपयोग गूगल छवियों की खोज के पूर्वाग्रह की व्याख्या करने के लिए किया जा रहा है, जिसमें प्रश्न "सौंदर्य" के अधिकांश परिणाम मुख्य रूप से श्वेत युवा महिलाओं को प्रस्तुत करते हैं। जबकि अद्वितीय खोज प्रश्न "सौंदर्य" छवियों के वैयक्तिकरण को सक्षम बनाता है, वे सभी अंततः सजातीय और एक दूसरे के समान हैं। सौंदर्य उद्योग कंपनी वेबसाइटों और फैशन पत्रिकाओं से लिए गए, वे एक उत्पाद के रूप में सौंदर्य की मुख्यधारा की धारणा का प्रतिनिधित्व करते हैं। नेटफ्लिक्स या मेटा (अपने इंस्टाग्राम प्लेटफॉर्म के साथ) जैसे बड़े निगमों के अभ्यास में लोकप्रियता और वैयक्तिकरण तकनीकों के बीच समझौता समान रूप से अलग प्रतीत होने वाली लेकिन काफी हद तक सजातीय सामग्री की व्याख्या कर सकता है। वॉल्यूम-कंट्रोल मॉडल को लागू करने वाले एक अन्य अध्ययन ने ट्विटर पर उपयोगकर्ता के जुड़ाव की जांच की। इसने "हम" और "वे" जैसे बहुवचन सर्वनामों का उपयोग करके लोकप्रिय बनाने की रणनीतियों की तुलना में "मैं", "आप", "वह" और "वह" जैसे एकवचन सर्वनामों का उपयोग करके वैयक्तिकरण रणनीतियों को मापा। यह पाया गया कि रीट्वीट लोकप्रिय बनाने की रणनीतियों का उपयोग करने की अधिक संभावना रखते हैं क्योंकि उपयोगकर्ता बहुवचन सर्वनाम "हम" के साथ बड़े दर्शकों को संबोधित करते हैं। दूसरी ओर, उत्तरों में वैयक्तिकरण रणनीतियों का उपयोग करने की अधिक संभावना होती है क्योंकि उपयोगकर्ता एकल सर्वनामों का उपयोग करके व्यक्तियों को संबोधित करते हैं। संदर्भ सामाजिक प्रभाव सूचना पुनर्प्राप्ति तकनीकें