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Enregistrement W3171213438 · doi:10.31219/osf.io/p3r8q

Confronting Disinformation: Journalists and the Conflict over Truth in #Elxn43

2021· article· en· W3171213438 sur OpenAlexaffabout
Chris Tenove, Stephanie MacLellan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Établissements canadiensMcGill-Queen's University PressQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisinformationPolitical scienceDemocracyMedia studiesSocial mediaPublic relationsInternet privacyLawSociologyPoliticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Note: This is a pre-print, not copy-edited, of a chapter for publication in: Cyber-Threats to Canadian Democracy, ed. by Holly Ann Garnett and Michael Pal. McGill-Queen’s University Press.) In the run-up to the 2019 federal election in Canada, experts and policymakers raised the possibility that foreign or domestic actors might use disinformation tactics during the campaign. This prompted Canadian journalists to give unprecedented attention to threats that online disinformation might pose to the information ecosystem and thus to electoral integrity. This chapter analyzes how Canadian journalists understood and responded to disinformation in the 2019 federal election campaign.Drawing on interviews with over 30 journalists, we find that while they held competing conceptions of disinformation, most associated it with digitally enabled techniques of media manipulation (e.g. the use of automated social media accounts known as “bots”) pursued by both traditional and newly prominent actors (including foreign states, partisan organizations and loose networks of domestic trolls). To address online disinformation, some journalism organizations developed new reporting approaches and teams, while many journalists and senior editors reflected on how longstanding reporting practices may or may not address this new challenge. We then investigate key challenges that journalists face in countering disinformation by examining three illustrative cases from the 2019 campaign: the alleged role of bots and foreign accounts in online discourse; the salacious rumours about incumbent prime minister Justin Trudeau pushed by foreign and domestic actors, including the U.S.-based website The Buffalo Chronicle; and the potential for leaks of illegally acquired material acquired through hacking operations.Reflecting on disinformation in #elxn43, journalists described three general challenges. Two are relatively new: how to identify novel and sophisticated online disinformation tactics, and how to address disinformation without amplifying its spread on social media. The third is a dilemma that journalists have long faced in election reporting: how to report on misleading claims in a context of intense partisan competition, when journalists themselves are being scrutinized as actors in the political fray.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0470,042
Communication savante0,0310,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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