The Emoji Factor: Humanizing the Emerging Law of Digital Speech
Notice bibliographique
Résumé
Emoji are widely perceived as whimsical, humorous or affectionate adjuncts to online communications. We are discovering, however, that they are much more: they hold a complex socio-cultural history and perform a role in social media analogous to non-verbal behavior in offline speech. This paper suggests emoji are the seminal workings of a nuanced, rebus-type language, one serving to inject emotion, creativity, ambiguity-in other words, "humanity "-into computer-mediated communications. That perspective challenges doctrinal and procedural requirements of our legal systems, particularly as they relate to such requisites for establishing guilt or fault as intent, foreseeability, consensus, and liability when things go awry. This paper asks: are we prepared as a society to expand constitutional protections to the casual, unmediated, "low-value" speech of emoji? It identifies four interpretative challenges posed by emoji for the judiciary or other conflict-resolution specialists, characterizing them as technical, contextual, graphic, and personal. Through a qualitative review of a sampling of cases from American and European jurisdictions, we examine emoji in criminal, tort, and contract law contexts and find they are progressively recognized, not as joke or ornament, but as the first step in nonverbal digital literacy with potential evidentiary legitimacy to humanize and give contour to interpersonal communications. The paper proposes a separate space in which to shape law reform using low speech theory to identify how we envision their legal status and constitutional protection.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,058 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».