Reinforcement Effects between Digital Media Use and Political Participation: A Meta-Analysis of Repeated-Wave Panel Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As digital media use has rapidly increased in prevalence and diversified in form, scholars across the globe have focused extensive attention on how the use of digital media relates to political participation. To assess the results of this emerging body of research, we conduct the first meta-analysis of repeated-wave panel data studies on the relationship between digital media use and political participation. The findings, based on 38 survey-based, repeated-wave panel studies (279 coefficients) bring new evidence to bear on two questions central to this literature. First, the findings provide new insight into the classic mobilization versus reinforcement debate: contrary to common assumption, the findings support a reinforcement effect, whereby those who are already politically active are motivated to use digital media. Second, the results indicate that the relationship between digital media use and political participation is durable, as studies with a longer time lag were more likely to yield positive and significant effects. Taken together, this evidence in support of a durable reinforcement effect implies the potential for digital media use to contribute to increased inequality in political participation over time. In the concluding discussion, we outline directions for further theoretical inquiry and empirical research that leverage the value of repeated-wave panel studies to make causal inferences.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».