Expressing and Challenging Racist Discourse on Facebook: How Social Media Weaken the “Spiral of Silence” Theory
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the discursive practices of Facebook users who use the platform to express racist views. We analyzed 51,991 public comments posted to 119 news stories about race, racism, or ethnicity on the Canadian Broadcasting Corporation News Facebook page. We examined whether users who hold racist viewpoints (the vocal minority) are less likely to express views that go against the majority view for fear of social isolation. According to the “spiral of silence” theory, the vocal minority would presumably fear this isolation effect. However, our analysis shows that on Facebook, a predominantly nonanonymous and moderated platform, the vocal minority are comfortable expressing unpopular views, questioning the explanatory power of this popular theory in the online context. Based on automated analysis of 8,636 comments, we found 64 percent mentioned race or ethnicity, and 18 percent exhibited some form of othering. A manual coding of 1,161 comments showed that 18 percent exhibited some form of othering, and 25 percent countered the racist discourse. In sum, while Facebook provides space to express racist discourse, users also turn to this platform to counter the hateful narratives.
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 | 0,018 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».