Disinformation as a Threat to Deliberative Democracy
Notice bibliographique
Résumé
It is frequently claimed that online disinformation threatens democracy, and that disinformation is more prevalent or harmful because social media platforms have disrupted our communication systems. These intuitions have not been fully developed in democratic theory. This article builds on systemic approaches to deliberative democracy to characterize key vulnerabilities of social media platforms that disinformation actors exploit, and to clarify potential anti-deliberative effects of disinformation. The disinformation campaigns mounted by Russian agents around the United States’ 2016 election illustrate the use of anti-deliberative tactics, including corrosive falsehoods, moral denigration , and unjustified inclusion . We further propose that these tactics might contribute to the system-level anti-deliberative properties of epistemic cynicism, techno-affective polarization , and pervasive inauthenticity . These harms undermine a polity’s capacity to engage in communication characterized by the use of facts and logic, moral respect, and democratic inclusion. Clarifying which democratic goods are at risk from disinformation, and how they are put at risk, can help identify policies that go beyond targeting the architects of disinformation campaigns to address structural vulnerabilities in deliberative systems.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».