Social Media and the Transformation of Activist Communication: Exploring the Social Media Ecology of the 2010 Toronto G20 Protests
Notice bibliographique
Résumé
How does the massive use of social media in contemporary protests affect the character of activist communication? Moving away from the conceptualization of social media as tools, this research explores how activist social media communication is entangled with and shaped by heterogeneous techno-cultural and political economic relations. This exploration is pursued through a case study on the social media reporting efforts of the Toronto Community Mobilization Network, which coordinated and facilitated the protests against the 2010 Toronto G-20 summit. The network urged activists to report about the protests on Twitter, YouTube, and Flickr; tagging their contributions report. In addition, it set up a Facebook group and used a blog. The investigation, first, traces the hyperlink network in which the protest communication was embedded. The hyperlink analysis provides a window on the online ecology in which this communication unfolded. In addition, the examination interrogates how the particular technological architectures, related user practices, and business models of the various social platforms steered communication. This investigation shows that the use of social media brings about an acceleration of activist communication, and greatly enhances its visual character. Moreover, as activists massively embrace corporate social media, they increasingly lose control over the data they collective produce, as well as over the very architectures of the spaces through which they communicate.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».