When Cute Becomes Criminal: Emoji, Threats and Online Grooming
Notice bibliographique
Résumé
Emoji are widely used and are frequently perceived as cute or benign adjuncts to online communications.Employed to humanize truncated digital messages by conveying humor, emotion, and sociability, emoji perform a far more sinister role when used to convey threats or to facilitate the sexual exploitation of minors.These activities exploit the emotive function of emoji and/or their role in facilitating trust, albeit for a criminal purpose.This paper explores the role of emoji in both threats and online grooming.Through a review of a sampling of criminal cases from diverse jurisdictions, we examine relevant prosecutions and find that emoji are being increasingly recognized as a facilitator or adjunct to criminal threats and unlawful sexual solicitation made on online platforms such as Facebook and Instagram or through private messaging.The review also examines the multiple and diverse ways in which evidence of emoji has been admitted in criminal trials, raising contentious (but hitherto largely unrecognized) issues in relation to the application of the best evidence rule.While noting the distinctive opportunities, challenges, and problems posed in relation to how to interpret and best represent these stylized visual representations in criminal proceedings, the article concludes that despite these various difficulties, imposing criminal liability for threats or unlawful solicitation conveyed by
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».