The Development of Trolling in Modern Media Space and Social Networks
Notice bibliographique
Résumé
This article is devoted to the study of the phenomenon of trolling in the network, which is gaining more and more popularity among users. Based on the study of different stages of the manifestation of trolling, the author proposed to classify them according to psychological, social and political characteristics. The main purpose of the study is to determine the perception of provocative and aggressive behavior by network users, how closely they are familiar with the terms “troll” and “trolling”, and also to warn them from interacting with potential trolls on the network when consuming content. Research methods were based on deduction techniques, comparative analysis, retrospection. Moni- toring of foreign sites and scientific materials was used, including popular among young people social networks, namely Instagram and Tiktok. А historical analysis of the emergence and development of in- formation wars was carried out. The aim of the sociological survey was to identify understanding among network users: “What is trolling and why is it dangerous?”. The scientific novelty of the work lies in the fact that the author for the first time identified and pre- sented the absolute difference between trolling in certain countries like Russia and the United States, and trolling in the expanses of the kaznet. The results of the study showed that in the modern realities of the existence of trolling is an integral part of ethical ideas in the media space. The development of trolling in social networks has a destructive effect on the interpersonal relationships of users, gaining access to competent, expert opinions and dis- seminating unverified and false information. Key words: Internet, trolling, social networks, trends, kaznet, cyberbullying.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».