Our Right to Share, Their Right to Know: An Analysis of Public Interest Defense to Defamation
Notice bibliographique
Résumé
The defamation reports have increased and shifted under online-based technology through social media. This study considered the defamation issue in Indonesia that alleged Richard Lee, a doctor who shared a beneficial publication through social media about the dangerous skincare product. Richard's audience believed that his content helped them know the hidden truth behind skincare products available in the market. Consequently, the public questioned whether he was liable because he was regarded to share helpful information under the public interest. This study aimed to analyze Indonesia’s defamation laws, especially in public interest defense under Article 310(3) of the Indonesian Criminal Code. However, the interpretation for public interest as a crime abolition is unclear, resulting in various courts' decisions that lead to criminalizing internet users. This study used legal research with statutory and comparative approaches. It examined legal norms and practices in Indonesia and compared those in the United Kingdom, Canada, and New Zealand. These three countries adapted defamation law to develop cases, including those alleged defamations for the public interest. While the freedom of expression is enshrined in the constitution, its practice has contradicted defamation provisions outlined in derivative regulations. By comparison, these three countries have precise boundaries and public interest defense is explicit. Those countries have specific rules and lists that needed to be fulfilled for those who use public interest defense. The lists based on previous precedents show how they learn and adapt to the development of public interest defense in many cases. This study concluded that Indonesia does not have specific standards or rules to determine cases categorized as the public interest. KEYWORDS: Public Interest Defense, Online Defamation, Freedom of Expression.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».