Digital photos, social media sharing, and the Office of Prime Minister Justin Trudeau
Notice bibliographique
Résumé
Social media has given Canadians the opportunity to directly connect and share content with each other. Market trends show that users of new digital media prefer to consume and share visual content with celebrity or human interest themes. Finding such visual content is easier when it has been produced and distributed by others. In particular, both traditional news and social media sometimes reproduce digital photo handouts produced by the Prime Minister‘s Office (PMO). These handouts give the PMO an opportunity to feed a stream of positive visuals of Prime Minister Justin Trudeau into online Canadian media platforms. These campaign-style photos promote the prime minister but do little to educate Canadians on civic issues or government business. This creates a situation where the PMO might be diminishing the independence of social media spaces in the pursuit of political goals by reorienting these handouts towards social media-driven consumption. Where are PMO-produced digital photographs of Prime Minister Trudeau reproduced on social media and other non-social media web sites? By addressing this question, I attempt to demonstrate that by providing social media geared towards content sharing with affordable, in-demand digital photo handouts, political actors such as the Trudeau PMO use these platforms as distribution vehicles for their own positive leader-centric visuals. I hypothesize that almost all PMO digital photo handouts are reproduced by individual citizens on social media. However, significant numbers of reproductions on non-social media web sites were discovered under a specific set of circumstances. I highlight these trends that popular handouts follow and use them to construct a "shareability formula" that I suggest maximizes the spread of handouts online if followed. I then discuss the implications of these trends for public discourse on Canadian digital media and the changing dynamics between the PMO, mainstream news media, and a more responsive public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».