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Enregistrement W3082309897 · doi:10.31219/osf.io/3sutz

Lessons in resilience: Canada's Digital Media Ecosystem and the 2019 Election

2024· preprint· en· W3082309897 sur OpenAlexfundaboutno aff
Taylor Owen, Aengus Bridgman, Robert Gorwa, Peter John Loewen, Eric Merkley, Derek Ruths, Oleg Zhilin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcGill UniversityRossy FoundationMozilla FoundationUniversity of Ottawa
Mots-clésDisinformationReferendumPolitical scienceSocial mediaBrexitParliamentGeneral electionDemocracyPublic relationsDigital mediaEuropean unionPoliticsPublic administrationInternet privacyBusinessComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers, policy-makers and the public at large are paying more attention to the threats that disinformation and other forms of online media manipulation pose to democratic institutions and political life. Starting with the Brexit referendum and United States election in 2016, and building through the European Parliament elections in 2019, concerns about co-ordinated disinformation campaigns organized by state or other actors, automated social media accounts (“bots”), malicious and deceptive advertising, and polarization enhanced by algorithmic “filter bubbles” have reached an all-time high.The Digital Democracy Project (DDP) was set up to help build the international evidence base on the impact of these trends with a robust Canadian case study whose methods could be applied in other locations. The project consists of three phases. The first was a two-day workshop for journalists about disinformation threats, held in May 2019 in Toronto. The second, and the focus of this report, was researching and monitoring the digital media ecosystem in real time ahead of the Canadian federal election on Oct. 21, 2019. The third and final phase, beginning in early 2020, will involve further research and consultations with experts and public representatives to develop policy recommendations.We launched this phase of the project in August 2019 and continued collecting data until the end of November. This work builds on the growing field of study of election integrity and, in particular, on the study of the spread and influence of media exposure (both online and offline) and of disinformation and toxic content on the behaviour of voters. Using a novel approach that combined online data analysis with a battery of representative national surveys, we sought to contextualize and better understand developing patterns of online activity with measures of media consumption, trust and partisanship.Overall, our findings suggest the Canadian political information ecosystem is likely more resilient than that of other countries, in particular the U.S., due to a populace with relatively high trust in the traditional news media, relatively homogenous media preferences with only a marginal role for hyperpartisan news, high levels of political interest and knowledge, and — despite online fragmentation — fairly low levels of ideological polarization overall. While we do find affective polarization, which involves how individuals feel about other parties and their supporters, we find less polarization on issues, which has been a key point of vulnerability in other international elections.Despite some worries about automated activity being used to game trending hashtags on Twitter or the presence of a few disreputable online outlets, our research suggests their impact was limited. While there remain significant blind spots in the online ecosystem caused by limited data access for researchers, based on the communication we could see, we did not find evidence of any impact attributable to co-ordinated disinformation campaigns.Looking forward, however, we find evidence to suggest potential future vulnerabilities, most of which are related to growing partisanship and polarization, as well as the segmentation of the populace into online information environments that reinforce existing world views.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0230,013
Communication savante0,0190,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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