Expression in the Virtual Public: Social Justice Considerations in Harvesting Youth Online Discussions for Research Purposes
Notice bibliographique
Résumé
Information posted by youth in online social media contexts is regularly accessed, downloaded, integrated, and analyzed by academic researchers. The practice raises significant social justice considerations for researchers including issues of representation and equitable distribution of risks and benefits. Use of this type of data for research purposes helps to ensure representation in research of the voices of (sometimes marginalized) youth who participate in these online contexts, at times discussing issues that are also under-represented. At the same time, youth whose data are harvested are subject (often without notice or consent) to the risks associated with this research, while receiving little if any direct benefit from the work. These risks include the potential loss of online social community as well as threats to participant rights and wellbeing. This paper explores the tension between the social justice benefit of representation and considerations that would suggest caution, the latter including inequitable distribution of research-related costs and benefits, and the traditional ethics concerns of participant autonomy and privacy in the context of youth participation in online discussions. In the final section, we propose guidelines and considerations for the conduct of online social media research to assist researchers to balance and respect representational and participant rights or wellbeing considerations, especially with youth.
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 | 0,148 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,049 |
| Communication savante | 0,032 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».