Campaigns and conflict on social media: a literature snapshot
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to discuss the themes identified in the submissions to this volume. The findings are contextualized in recent scholarship on these themes. Design/methodology/approach The discussion is organized around predicting social media use among candidates, organizations, and citizens, then exploring differences in the content of social media postings among candidates, organizations, and citizens, and finally exploring the impact of social media use on mobilization and participatory inequality defined by gender, age, and socio-economic status. Findings This volume addresses whether social media use is more common among liberal or conservative citizens, candidates, and organizations; the level of negativity in social media discourse and the impact on attitudes; the existence of echo chambers of like-minded individuals and groups; the extent and nature of interactivity in social media; and whether social media will reinforce participation inequalities. In sum, the studies suggest that negativity and interactivity on social media are limited and mixed support for echo chambers. While social media mobilizes citizens, these citizens are those who already pre-disposed to engage in civic and political life. Originality/value This paper explores key topics in social media research drawing upon 60 recently published studies. Most of the studies are published in 2015 and 2016, providing a contemporary analysis of these topics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle