MELODRAMATIC PLATFORMS: THE AFFECTIVE THEATRE OF POLARIZED POLITICAL STORYTELLING ON SOCIAL MEDIA
Notice bibliographique
Résumé
Once a site of promise for democratizing mass communication, the internet has also become a site of problematic information and polarized affect. Contrary to claims that polarization is not necessarily encouraged by social media platforms; our two-year, mixed-methods study of affect and narratives of race and national belonging in social media discourses of the 2019 Canadian and 2020 U.S. federal elections reveals clearly polarized collective political storytelling constructing conflicting meta-narratives marked by a highly affective moralizing tone and clear binaries of us versus them and good versus evil. Surprisingly, there is very little research that has drawn on either narrative emotions analysis or melodrama to understand the kinds of polarization that take place within social media platforms. This talk shares our finding; achieved through our innovative approach to affective discourse analysis developed through iterative, grounded theoretical qualitative study; that discourse communities formed according to social as well as political identities construct these polarized meta-narratives in the genre of melodrama, readily ensuring the emotional engagement of social media users through “sensationalism and predictable plot lines of good battling evil, plots and characters that do not encourage reflection, and refusal of nuance” (Loseke, 2018, p. 517).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».