The Egyptian Revolution Goes Viral: Reading Categories of Tweets in the Twitter-created Networked Public Sphere
Notice bibliographique
Résumé
The expansion of online social media (OSM) and networked information technology (NIT) use has coincided with reinvigorated democratic movements around the world, including the toppling of authoritarian governments in Tunisia and Egypt in 2011. This paper examines the variety of uses for Twitter during the Egyptian revolution, as Hosni Mubarak’s regime collapsed in less than three weeks after 30 years in power. To achieve this analysis, this paper first divided the revolution into Fisk’s four stages of political crisis. Next, the authors extracted 37,634 tweets containing key words from an archive of 16 million tweets collected from January 23-February 8, 2011. It then identified 14 categories of tweets (including Call to Action, Information Sharing, Expression of Support, and Opinion) by manually annotating a randomly selected sample of nearly 6,000 sent during the uprising. This manual annotation allowed the authors to develop category-specific patterns. After entering these patterns into a Java program, the authors ran an Automatic Content Analysis that tallied the number of tweets in each category per stage of political crisis. By correlating the Content Analysis results with the known chronology of the revolution, the results provide the answers to several questions regarding the use of Twitter during the political crisis. Throughout the revolution, Twitter was primarily used as an information-sharing tool, distributing news, updates, and critical information to protesters. As the crisis progressed, however the uses of Twitter adapted to various government policies and developments in the uprising. This examination of Twitter use can also serve as a stepping stone for other political or information scientists interested in studying the networked public sphere (NPS) and how the use of technology affects political movements.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».