Influence of Hate Speech on Public Perception of Presidential Candidates’ Credibility During the 2015 Presidential Election in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the influence of hate speech on public perception of presidential candidates’ credibility during the 2015 presidential election in Nigeria. The study was guided by two research questions. A descriptive survey design was adopted for the study using 72,001, 204 eligible registered voters in the six geo-political zones of Nigeria. 600 questionnaires were distributed and 518 were returned for analysis through multi-stage sampling. The research questions were answered using mean and standard deviation, while the hypotheses were tested using Pearson – chi-square test at 0.05 level of significance. Findings reveal that the extent to which voters were aware of hate speech against a political opponent during the 2015 presidential election in Nigeria was high. The findings further show that one of the factors that influenced hate speech against a political opponent during the 2015 presidential election in Nigeria was the political affiliation of voters. Concerning the null hypotheses, findings indicated that there was no significant relationship among the responses of the electorate in the six geo-political zones on the factors that influenced hate speech during the 2015 presidential election in Nigeria. A significant relationship was also not found on how hate speech influenced public perception of presidential candidates during the 2015 presidential election in Nigeria. The study recommends that politicians, political parties as well as their supporters should be cautioned on using social media to post hate speech, inciting messages, attack opponents, spread false news. The Independent National Electoral Commission (INEC) should propose to the National Assembly to enact laws in the electoral act that will make the use of hate speech for campaign purposes a punishable offence in the country.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».