Demonstration of Participation Networks in Urban Transport Policy of Public and Private Sectors through Social Media: The Case of Bike-Sharing Pricing Strategy in China
Notice bibliographique
Résumé
Social media has become a valuable platform that enables public and private stakeholders to participate and interact in various transport policies. Using a network-based perspective and a case study of bike-sharing pricing strategies in China, this paper aims to quantitatively characterize the pattern and structure of multi-stakeholders engagement networks. Furthermore, this paper also empirically examines the confirmation bias that might exist among participants. Dataset on retweets from the Chinese Twitter-Sina Weibo is collected. Results reveal two types of important actors with unequal roles in terms of information diffusion: the “network root” and the “network bridge.” The former is mainly comprised of organizations and influential individuals who dominate message sharing, whereas the latter is comprised of the general public with various occupational backgrounds who control the efficiency and the scope of information spreading. The result also reveals a hierarchical structure in both networks and a community gathering like-minded individuals. The empirical result also demonstrates the existence of echo chambers in the transport participation network of governments and enterprises. Most echo chambers operate such that organizations or influential individuals amplify the views of the general public with more critical viewpoints. These findings of this study can assist transport stakeholders in crafting more sustainable strategies based on the understanding of uneven patterns in online public participation. Furthermore, this study sheds insights on how social media could be used to facilitate the collection of diverse people’s opinions and the evaluation of multi-stakeholder engagement for major transport issues.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».