Freedom to hate: social media, algorithmic enclaves, and the rise of tribal nationalism in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Empirically grounded in the 2017 Jakarta Gubernatorial Election (Pilkada DKI) case, this article discusses the relationship of social media and electoral politics in Indonesia. There is no doubt that sectarianism and racism played significant roles in the election and social media, which were heavily utilized during the campaign, contributed to the increasing polarization among Indonesians. However, it is misleading to frame the contestation among ordinary citizens on social media in an oppositional binary, such as democratic versus undemocratic forces, pluralism versus sectarianism, or rational versus racist voters. Marked by the utilization of volunteers, buzzers, and micro-celebrities, the Pilkada DKI exemplifies the practice of post-truth politics in marketing the brand. While encouraging freedom of expression, social media also emboldens freedom to hate, where individuals exercise their right to voice their opinions while actively silencing others. Unraveling the complexity of the relationship between social media and electoral politics, I suggest that the mutual shaping between users and algorithms results in the formation of “algorithmic enclaves” that, in turn, produce multiple forms of tribal nationalism. Within these multiple online enclaves, social media users claim and legitimize their own versions of nationalism by excluding equality and justice for others.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».