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Enregistrement W4280639420 · doi:10.16995/dscn.8097

Style and Rhetoric of Spanish Politics on Twitter

2022· article· en· W4280639420 sur OpenAlex
Vanessa Ceia, Thyago Mota, Rhian Lewis

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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionIdeologyRhetoricPoliticsStyle (visual arts)FeminismContext (archaeology)Sentiment analysisSociologyPolitical scienceLinguisticsGender studiesLawComputer scienceArtificial intelligenceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article studies the communication strategies used in campaign messaging on Twitter by Spanish political parties during Spain’s 2019 General Elections in order to gauge whether a quantifiable relationship can be established between the style and rhetoric of a party’s Twitter speech, political platform, and political ideology. The analysis focuses on the discursive and rhetorical tactics that surround the parties’ engagement with issues of gender and feminism, particularly pressing concerns during this election cycle due to increased attention to gender-based violence and the organizing of feminist strikes in March 2019. In response to methodological questions surrounding the study of online speech, the study uses a combination of quantitative and qualitative methods to evaluate word choice, positive and negative sentiment, and use of platform infrastructure such as hashtags. Applying Natural Language Processing (NLP) techniques, the article examines word frequency, co-occurrence of qualified nouns, and sentiment analyses of tweets published by the five largest political parties in Spain between March 1 and May 15, 2019. Based on topic modelling, this corpus of tweets was then narrowed to those concerning gender and feminism and a close reading was conducted in order to locate the tweet’s ideological and discursive messaging within Spain’s sociopolitical context. Although word frequency analysis demonstrated that gender remained a concern for all five parties, noun co-occurrence and sentiment analysis revealed significant differences in how all parties engaged with gender as a political issue via their choices in rhetoric and style, which were linked to their platform and ideology via quantifiable measurements and qualitative close readings. As such, the study is able to conclude that using a combination of quantitative and qualitative methods enables researchers to draw nuanced and contextualized connections between the rhetoric and style of online political speech and the position of a political party on a given issue.Cet article étudie les stratégies de communicationemployées dans les messages publiés sur Twitter par les partis politiques espagnols durant les Élections générales espagnoles de l’année 2019 afin d’estimer si une relation quantifiable peut être établie entre le style et rhétorique d’un discours sur Twitter, d’un programme politique et d’une idéologie politique d’un parti. L’analyse est axée sur les tactiques discursives et rhétoriques qui sont autour de l’engagement des partis avec des questions du genre et du féminisme, étant des préoccupations particulièrement importantes pendant ce cycle d’élection à cause de l’attention augmentée à la violence liée au genre, ainsi qu’à l’organisation des grèves féministes en mars 2019. Considérant des questions méthodologiques concernant l’analyse du discours su rInternet, cette étude se sert d’une combinaison de méthodes quantitatives et qualitatives pour évaluer le choix des mots, l’opinion positive et négative et l’usage de l’infrastructure de plateforme, tel que les hashtags. En appliquant les techniques du Traitement automatique du langage naturel (TALN), cet article examine la fréquence de mots, la concomitance de noms qualifiés et les analyses de sentiments de tweets publiés par les cinq plus grands partis politiques en Espagne entre le 1ermars et le 15 mai 2019. Basé sur une modélisation de thèmes, ce corpus de tweets a ensuite été limité aux tweets concernant le genre et le féminisme. Une lecture attentive a ensuite été réalisée dans le but d’identifier les messages idéologiques et discursifs des tweets dans le contexte sociopolitique espagnol. Bien que l’analyse de la fréquence de mots ait démontré que le genre demeurait préoccupant pour tous les cinq partis, la concomitance de noms et l’analyse de sentiments ont révélé des différences significatives dans la façon dont les partis traitaient le genre comme question politique à travers leurs choix de style et de rhétorique, qui ont été liés à leur plateforme et à leur idéologie par le biais de mesures quantifiables et de lectures attentives qualitatives. Cette étude peut ainsi montrer que l’usage d’une combinaison de méthodes quantitatives et qualitatives permet aux chercheurs d’établir des liens nuancés et contextualisés entre le style et rhétorique du discours politique en ligne, ainsi que la position d’un parti politique en ce qui concerne une question donnée.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,271 · 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