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Enregistrement W2095996497 · doi:10.5210/fm.v18i8.4789

The politics of privacy and the privacy of politics: Parties, elections and voter surveillance in Western democracies

2013· article· en· W2095996497 sur OpenAlexaff
Colin J. Bennett

Notice bibliographique

RevueFirst Monday · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsDemocracyDecentralizationSocial mediaPolitical scienceThe InternetInformation privacyData sharingInternet privacySurvey data collectionVariety (cybernetics)Political economyPublic administrationPublic relationsBusinessLawSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper surveys the various voter surveillance practices currently observed in the United States, assesses the extent to which they have been adopted in other democratic countries, and discusses the broad implications for privacy and democracy. Five interrelated techniques are analyzed: the development of voter management databases; the use of personal data from commercial data brokerage firms; micro-targeting; the decentralization of data to local campaigns; and “targeted sharing” through social media. Structural and cultural differences between the United States and other democratic countries prevent the extensive and direct export of many of these practices. Yet issues about inappropriate communication from parties, about the sharing of data across systems, about intrusive uses of the Internet and social media, and about data breaches have surfaced in some countries. Furthermore, trends in Western party systems towards a greater de-alignment of the electorate will surely place further pressures on parties to target voters outside their traditional bases, and to find new, cheaper, and potentially more intrusive, ways to influence their political behavior. Voter surveillance requires further comparative analysis from a variety of disciplinary perspectives. The issues are not confined to the privacy of the individual voter, but relate to broader trends in democratic politics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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