Internet Surveillance, Regulation, and Chilling Effects Online: A Comparative Case Study
Notice bibliographique
Résumé
With internet regulation and censorship on the rise, states increasingly engaging in online surveillance, and state cyber-policing capabilities rapidly evolving globally, concerns about regulatory "chilling effects" online—the idea that laws, regulations, or state surveillance can deter people from exercising their freedoms or engaging in legal activities on the internet have taken on greater urgency and public importance. But just as notions of "chilling effects" are not new, neither is skepticism about their legal, theoretical, and empirical basis; in fact, the concept remains largely un-interrogated with significant gaps in understanding, particularly with respect to chilling effects online. This work helps fill this void with a first-of-its-kind online survey that examines multiple dimensions of chilling effects online by comparing and analyzing responses to hypothetical scenarios involving different kinds of regulatory actions—including an anti-cyberbullying law, public/private sector surveillance, and an online regulatory scheme, based on the Digital Millennium Copyright Act (DMCA), enforced through personally received legal threats/notices. The results suggest not only the existence and significance of regulatory chilling effects online across these different scenarios but also evidence a differential impact—with personally received legal notices and government surveillance online consistently having the greatest chilling effect on people's activities online—and certain online activities like speech, search, and personal sharing also impacted differently. The results also offer, for the first time, insights based on demographics and other similar factors about how certain people and groups may be more affected than others, including findings that younger people and women are more likely to be chilled; younger people and women are less likely to take steps to resist regulatory actions and defend themselves; and anti-cyberbullying laws may have a salutary impact on women's willingness to share content online suggesting, contrary to critics, that such laws may lead to more speech and sharing, than less. The findings also offer evidence of secondary chilling effects— where users' online activities are chilled even when not they, but others in their social networks receive legal processes.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».