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Enregistrement W4206065450 · doi:10.14515/monitoring.2021.6.2027

Not Unique, not Universal: Risk Perception and Acceptance of Online Voting Technology by Russian Citizens

2021· article· en· W4206065450 sur OpenAlex
Valeria Babayan, Aleksei Turobov

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMonitoring obŝestvennogo mneniâ: èkonomičeskie i socialʹnye peremeny · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingThe InternetContext (archaeology)PopulationInternet privacyPublic relationsPerceptionPolitical scienceStructural equation modelingAnonymityPsychologyBusinessSociologyComputer scienceLawWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is the connection between Russian citizens' perception of Internet voting and the context of its top down adoption with their readiness to use it? To investigate this question, we use Structural Equation Modeling (SEM) to account for both observed and latent indicators of technology adoption and their linkage with the Internet voting use intent. The authors use survey evidence from VCIOM (2020) and a national survey of Internet users conducted by Online Marketing Intelligence (OMI) company in 2021. This study provides some support to the application of theoretical expectations formulated in the context of Western democracies to the Russian population's voting technology attitudes. The findings indicate that the use of the Internet is not a robust measure of technology acceptance anymore, and a more nuanced approach to the experiences of Internet usage is needed. Internet users appear to be more concerned about privacy, the possibility of fraud, and external interference than the respondents drawn from the overall population. The authors suggest that it is due to acceptance of risks seeming inevitable and to bigger digital literacy and therefore awareness about the risks posed by voting online. Acknowledgments. The authors are grateful to anonymous reviewers for their astute observations and criticism. For their helpful comments, we thank our senior colleagues at HSE University: A. S. Akhremenko, K. L. Marquardt, and M. G. Mironyuk.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle