Of Bubbles and Sentiments: Virtual Communities in the Aftermath of Dorian
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the structural qualities of the dominant virtual Twitter communities enduring in the aftermath of a natural disaster and how they influence the flow of information among social actors in the network. By employing a combination of textual and social network analyses on tweets associated with Hurricane Dorian, the study reinforces the findings of previous studies that information propagation is determined by nature of interactional communities built in the different stages of an emergency event and that sentiments and choice of user message keywords follow along the lines of geographical proximity to the affected zones. Engagements among social actors led to formation of virtual communities that were found to be dominated by hierarchical, polarized and insulated structural features which characteristically determine their information propagation patterns. These information community clusters demonstrate highly defined boundaries with sparse overlaps. Also, political and media actors demonstrate the most influences during this phase of the disaster. Implications of these findings for both research and practice as well as the limitations of research findings were discussed. L'étude a examiné les caracteristiques structurelles des communautés virtuelles dominantes sur Twitter suite à une catastrophe naturelle et comment elles influencent le flux d'informations entre les acteurs du réseau. En employant une combinaison d'analyses textuelles et de réseaux sociaux sur les tweets associés à l'ouragan Dorian, l'étude renforce les conclusions des recherches antérieures selon lesquelles la propagation de l'information est déterminée par la nature des communautés interactionnelles construites aux différentes étapes d'une urgence et que les émotions et le choix de mots-clés des utilisateurs sont liés au degré de proximité géographique des zones touchées. L'engagement des acteurs conduit à la formation de communautés virtuelles qui se s'avèrent dominées par des caractéristiques structurelles hiérarchiques, polarisées et isolées qui déterminent les modes de propagation de l'information. Ces communautés présentent des limites très définies avec des chevauchements éparses. De plus, les acteurs politiques et médiatiques sont ceux qui ont le plus d'influence durant la catastrophe. Les implications de ces résultats pour la recherche et la pratique ainsi que les limites des résultats de la recherche sont discutés.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».