Volume-Control Model
தொகுதி-கட்டுப்பாட்டு மாதிரி என்பது தகவல்களை அதிகாரத்திற்கு மாற்ற அனுமதிக்கும் நிலைமைகளை விவரிக்க ஒரு பகுப்பாய்வு கட்டமைப்பாகும். இதற்கு ஏராளமான தகவல்களுக்கும் மக்களுக்கும் இடையிலான தொடர்புகளைக் கட்டுப்படுத்துவதும் ஒழுங்குபடுத்துவதும் தேவைப்படுகிறது. பிரபலமான மற்றும் தனிப்பட்ட தகவல்களுக்கு இடையே சமநிலையை பராமரிப்பதன் மூலம் இதை அடைய முடியும். பிரபலமான தகவல்கள் பெரிய பார்வையாளர்களுக்கு பொருத்தமானவை என்றாலும், தனிப்பட்ட தகவல்கள் குறிப்பிட்ட நபர்களுக்கு பொருத்தமானவை. இறுதியில், இது பெரும்பாலும் நெட்வொர்க் தனிப்பயனாக்கம் மூலம் நடைமுறையில் உள்ளது, இது பொதுவான பண்புகளின் அடிப்படையில் குறிப்பிட்ட குழுக்களுக்கு தகவல்களைத் தட்டச்சு செய்கிறது. அடிப்படை கொள்கைகள் தொகுதி-கட்டுப்பாட்டு மாதிரி என்பது சக்தி-அறிவு இணைப்பின் பரந்த கருத்தின் ஒரு பகுதியாகும். லாஷ் தகவல்களின் அளவை ஒரு சேர்க்கை சக்தியாகக் குறிப்பிடுகிறது, இது மக்கள் வெளிப்படும் தகவல்களின் அளவுடன் மட்டுமல்லாமல், மற்றவர்களிடமிருந்து அவர்கள் பெறும் இணைப்புகளின் அளவுடனும் தொடர்புடையது. எனவே தொகுதி என்பது தகவலின் அளவு மற்றும் அதை உற்பத்தி செய்து பெறும் நபர்களின் அளவு ஆகிய இரண்டுடனும் தொடர்புடையது. இந்த மாதிரியில் கட்டுப்பாடு என்பது தகவல்களின் அளவிற்கும் மக்களின் அளவிற்கும் இடையில் திறம்பட இணைக்கும் திறனைக் குறிக்கிறது. கட்டுப்பாட்டின் ஒரு வழிமுறை, பிரபலப்படுத்துதல், மிகவும் பிரபலமான தகவல்களில் கவனம் செலுத்துவது மற்றும் அதை அதிக எண்ணிக்கையிலான மக்களுக்கு வழங்குவது பற்றியது. பிரபலப்படுத்துதல் என்பது கூகிள் (பல உள்வரும் இணைப்புகளுடன் வலைத்தளங்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் அதன் பேஜ் தரவரிசையுடன்) மற்றும் நெட்ஃபிக்ஸ் (அதிகம் பார்க்கப்பட்ட தொடர்கள் மற்றும் திரைப்படங்களைக் காண்பிப்பதற்கான அதன் வழிமுறையுடன்) போன்ற உலகளாவிய நிறுவனங்களின் பொதுவான உத்தி ஆகும், இது அவர்களின் பயனர்கள் மீது அதிக கட்டுப்பாட்டை செலுத்த உதவுகிறது. கட்டுப்பாட்டின் மற்றொரு வழிமுறை தகவல் தனிப்பயனாக்கம் ஆகும். ஒவ்வொரு தனித்துவமான பயனரின் அல்லது பயனர்களின் குழுக்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப, அவர்களின் மக்கள்தொகை சுயவிவரம் மற்றும் சுவைகள், அவர்களின் தேடல் வரலாறு மற்றும் வலைத்தள வருகைகள் மற்றும் வலை செயல்பாடு மற்றும் சுட்டி இயக்கம் உள்ளிட்ட அவர்கள் உருவாக்கும் தகவல்களின் அடிப்படையில் தகவல்களைத் தையல் செய்வதன் மூலம் இது பெரும்பாலும் அடையப்படுகிறது. ஸ்காட் காலோவேயின் கூற்றுப்படி, பெரிய நான்கு தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள் (கூகிள், மெட்டா, அமேசான் மற்றும் ஆப்பிள்) ஏராளமான தகவல்களுக்கும் மக்களுக்கும் தங்கள் பிரத்யேக அணுகலைப் பாதுகாப்பதன் மூலம் தகவல்களை பொருளாதார சக்திக்கு மொழிபெயர்த்துள்ளன. வளர்ந்து வரும் பயனர்களுக்கு பிரபலமான மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தகவல்களை வழங்குவதே அவர்களின் உத்தி. கூகிள் இமேஜஸ் தேடலின் சார்பை விளக்க இந்த மாதிரி பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதில் "அழகு" என்ற வினவலுக்கான பெரும்பான்மையான முடிவுகள் முக்கியமாக வெள்ளை இளம் பெண்களை வழங்குகின்றன. தனித்துவமான தேடல் வினவல் "அழகு" படங்களைத் தனிப்பயனாக்க உதவுகிறது, அவை அனைத்தும் இறுதியில் ஒரே மாதிரியானவை மற்றும் ஒருவருக்கொருவர் ஒத்தவை. அழகுத் துறை நிறுவன வலைத்தளங்கள் மற்றும் ஃபேஷன் பத்திரிகைகளிலிருந்து எடுக்கப்பட்ட அவை, ஒரு தயாரிப்பாக அழகைப் பற்றிய பிரதான கருத்தை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகின்றன. நெட்ஃபிக்ஸ் அல்லது மெட்டா (அதன் இன்ஸ்டாகிராம் தளத்துடன்) போன்ற பெரிய நிறுவனங்களின் நடைமுறையில் பிரபலப்படுத்துதல் மற்றும் தனிப்பயனாக்குதல் நுட்பங்களுக்கு இடையிலான பரிமாற்றமும் அவர்கள் தயாரிக்கும் வித்தியாசமான ஆனால் பெரும்பாலும் ஒரே மாதிரியான உள்ளடக்கத்தை இதேபோல் விளக்க முடியும். தொகுதி-கட்டுப்பாட்டு மாதிரியைப் பயன்படுத்திய மற்றொரு ஆய்வு ட்விட்டரில் பயனர் ஈடுபாட்டை ஆய்வு செய்தது. "நாங்கள்" மற்றும் "அவர்கள்" போன்ற பன்மை பிரதிபெயர்களைப் பயன்படுத்தி பிரபலமான உத்திகளுடன் ஒப்பிடும்போது, "நான்", "நீங்கள்", "அவர்" மற்றும் "அவள்" போன்ற ஒற்றை பிரதிபெயர்களைப் பயன்படுத்தி தனிப்பயனாக்குதல் உத்திகளை இது அளவிட்டது. பயனர்கள் பெரிய பார்வையாளர்களை "நாங்கள்" என்ற பன்மை பிரதிபெயருடன் உரையாற்றுவதால், மறு ட்வீட் பிரபலமான உத்திகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான வாய்ப்புகள் அதிகம் என்று கண்டறியப்பட்டது. மறுபுறம், பதில்கள் தனிப்பயனாக்குதல் உத்திகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான வாய்ப்புகள் அதிகம், ஏனெனில் பயனர்கள் தனிநபர்களை ஒற்றை பிரதிபெயர்களைப் பயன்படுத்தி உரையாற்றுகிறார்கள். குறிப்புகள் சமூக செல்வாக்கு தகவல் மீட்டெடுப்பு நுட்பங்கள்