Online political participation: the evolution of a concept
Notice bibliographique
Résumé
The advent of online technologies has been triggering a wave of empirical examinations of online political participation (OPP) over the past twenty years. It also stimulated scholarly debate on how to conceptualize political participation in a digital age. Scholars differ on whether to consider passive and expressive online behaviors part of or a mere precursor to political participation. This study argues that due to its rapid evolution as well as its dependence on platform affordances, quantitative empirical studies on OPP may be prone to deviations between established, much-cited definitions and measurements applied in the field. Based on a systematic literature review of 289 international peer-reviewed survey-based and experimental studies, we analyze both definitions and measurements of OPP. We find a series of disconnections: Measures preponderantly address online activities, yet merely a small share of definitions focuses on the online sphere. While only few definitions account for passive activities (e.g., reading news about politics), many operationalizations include measures capturing such passive behaviors. Expressive activities are most popular in measures of OPP, but definitions rarely reflect this focus. Finally, while measures of OPP are prone to be platform-specific, definitions tend to neglect this characteristic. We conclude by reflecting the conceptual implications of common measurement practices for the study of OPP.
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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 | 0,022 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,035 |
| Communication savante | 0,014 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».