Micro-ciblage et polarisation partisane lors de l'élection canadienne de 2015
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche s’attarde à l’effet potentiellement polarisant des nouvelles techniques de micro-ciblage utilisées par les partis politiques. L’argument soulevé par plusieurs chercheurs, mais qui n’a pas été testé empiriquement, veut qu’en étant principalement soumis à des communications conformes à leurs idéologies ou sur des sujets qui les intéressent, les électeurs soient susceptibles de voir leurs croyances partisanes se renforcer. À l’aide des données de l’Étude électorale canadienne de 2015, l’analyse mesure l’influence des communications micro-ciblées sur les attitudes et comportements des électeurs ciblés en s’attardant au changement dans la force de leur identification partisane, à la distance qu’ils perçoivent entre les partis et à la consolidation de leurs choix électoraux durant la campagne. Devant l’absence dans la littérature d’une mesure satisfaisante du micro-ciblage, un nouvel indicateur est utilisé. Celui-ci décompose les communications des partis en s'appuyant sur les principaux critères utilisés pour micro-cibler les électeurs, soit la participation électorale anticipée et l'appui potentiel au parti lors de l'élection. Une méthode d’appariement (matching) est utilisée afin de contourner le biais de sélection ou l’endogénéité qui auraient pu apparaître dans les résultats. Si le micro-ciblage ne semble pas lié à la perception de différences entre les partis, les résultats montrent qu’il contribue à une légère augmentation de la force de l’identification partisane des électeurs, ainsi qu’à une consolidation de leurs choix électoraux. Le micro-ciblage peut donc être associé à une solidification de la base partisane des partis, ainsi qu’à une diminution de la probabilité que leurs partisans fassent défection.
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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».