Exploration du phénomène d’astroturfing : une stratégie de communication usurpant l’identité citoyenne dans l’espace public
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente une recherche exploratoire portant sur le phénomène d’astroturfing. L’astroturfing est une stratégie de communication dont la source réelle est occultée et qui prétend à tort être d’origine citoyenne. La littérature est ténue à propos de cet objet de recherche qui est pourtant visible dans les sociétés démocratiques. La recherche débusque, sur le Web, 99 cas d’astroturfing. Leur analyse s’appuie sur 548 documents (médias, documents internes, blogues, etc.). Il est alors possible d’esquisser un portrait de ce phénomène en s’intéressant à ses initiateurs, ses intermédiaires exécutants, ses objectifs, ses cibles et aux moyens de communication qu’il emprunte. L’interprétation des résultats permet de déduire que l’astroturfing exerce une fonction d’influence en société, entre autres par le biais de la mise à l’agenda et de l’influence interagenda. Ce premier pas dans la compréhension de ce phénomène se veut, entre autres, un appel à d’autres chercheurs pour qu’une concaténation des résultats puisse s’effectuer. Il nous apparaît primordial d’étudier ces stratégies de communication, même si leur éthique est discutable.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,035 |
| Communication savante | 0,021 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».