Disinformation and online harms: Understanding the links to private messaging apps in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Amid the COVID-19 pandemic, governments have been facing an increased spread of disinformation on social media by foreign and domestic actors. Indeed, the COVID-19 pandemic has highlighted the online challenges of disinformation facing Western governments and societies, including Canada. However, much of the scholarly work on disinformation has focussed on analyzing the flows of false content during political or electoral processes including how political disinformation can undermine voter autonomy by changing opinions and eventually voting preferences.12Furthermore, the focus of such works is mostly centred around the role of open social media platforms (e.g., Facebook, Instagram, Twitter, etc.). This presentation on the other hand seeks to counter this dominant trend. Based on findings from original research, supported by the Democratic Institutions Secretariat in Canada’s Privy Council Office, this presentation will delve deeper into our survey of 2,500 Canadians in March 2021, revealing their experiences with disinformation and other online harms on private messaging apps (e.g., WhatsApp, Facebook Messenger, WeChat, etc.) in a post-pandemic context. Indeed, private messaging apps have been described as the next refuge for actors such as members of the far-right and white nationalists, as social media platforms like Facebook face increased political pressure to remove harmful content.3This presentation will shed light on the types and impacts of mis/disinformation encountered through the private platforms. Nearly half of respondents reported receiving false information at least monthly and those who believe in COVID-19 conspiracy theories were much more likely to regularly receive news through private messages. This presentation will provide a deeper and broader understanding on the spread and evolution of disinformation in Canada, and importantly, it will discuss potential regulatory measures and the need to balance policy with democratic rights and freedoms including privacy and free expression.
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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».